Résumé:
ملخص
مع اتساع رقعة استعمال الانترنت وبروز تكنولوجيات الإعلام والإتصال ونظرا للطلب المتزايد والدائم على
المعلومات، عرفت ظاهرة الأخبار الكاذبة و المعلومات الخاطئة انتشارا كبيرا وقد أثرت سلبا على جميع مجالات الحياة
العصرية. نتيجة لذلك، أصبح وجود أنظمة أو تطبيقات للتعرف على الأخبار الكاذبة ضرورة ملحة. هاته العملية يصعب
إنجازها يدويا، لذلك يتم الإستعانة بعدد كثير من التطبيقات و الحلول الرقمية التي وضعت لأجل هذا الغرض.
في بحثنا هذا نقترح نموذجا معلوماتيا يعمل على التعرف على المعلومات الكاذبة التي تم نشرها عبر مواقع الانترنت ومواقع
التواصل الاجتماعي خلال الأزمة الصحية التي رافقت وباء كورونا الجديد. وهذا باستخدام تقنيات التعلم الآلي و التعلم العميق
مع احترام منهجية تصنيف النصوص التي تعود لمجال المعالجة الآلية للغة الطبيعية.
كلمات مفتاحية: المعلومات الخاطئة، الأخبار الكاذبة، فيروس كورونا، كوفيد 91 ، التعلم الآلي، التعلم العميق، تصنيف النص،
المعالجة الآلية للغات الطبيعية.
Abstract
With the emergence of the use of internet and ICT techniques, and the growing demand for information, the phenomenon of fake news has spread widely by negatively influencing different sectors of modern life. Thus, it has become a necessity to develop solutions for detecting and suspending the dissemination of this type of information that circulate on the web and social platforms. As this problem is difficult to manage manually, many applications and systems have already been developed to solve it automatically.
In this project, we propose an automatic system to accomplish the task of detecting fake news published on the web and social media during the health crisis of the Coronavirus pandemic. This is performed using machine learning and deep learning techniques while respecting the methodology of text classification related to the field of natural language processing.
Keywords: false information, fake news, coronavirus, covid-19, machine learning, deep learning, text classification, NLP.
