الفهرس 
Chapter (1) IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 122 |  |  |
| | | from | 122 | | |
Abstract
إن استهلاك الأخبار من وسائل التواصل الاجتماعي عبر الإنترنت و نشرها دون معرفة مصداقيتها له أثر سلبي على المجتمع. ولهذا يعتبر تصنيف الأخبار إلى أخبار مزيفة و حقيقية في المرحلة المبكرة من انتشارها ذو أهمية كبيرة. تقدم هذه الرسالة نموذج السمات الهجينة المتوازية للكشف عن الأخبار المزيفة القائم على التعلم العميق، والذي يحتوي على نموذج المستخدم المسؤول عن تصنيف المستخدم لناشر للأخبار المزيفة أو الحقيقية. يقوم نموذج السمات الهجينة المتوازية للكشف عن الأخبار المزيفة باستخدام نموذج المستخدم مع نص الخبر، ونص الردود لتصنيف الأخبار إلى مزيفة أو حقيقية. حقق نموذج المستخدم Accuracy 0.8475 و Precision 0.86 و Recall 0.85 و F1 -score 0.85 . كما حقق نموذج السمات الهجينة المتوازية للكشف عن الأخبار المزيفة Accuracy 0.873، و Precision 0.87 و Recall 0.87 و F1 -score 0.88. بالإضافة إلى ذلك تم اقترح استخدام تقنية المعالجة المتوازية في نموذج السمات الهجينة المتوازية للكشف عن الأخبار المزيفة،والذي عمل على تسريع وقت المعالجة بمقدار 30%.