Bu araştırmada, haber makalelerini analiz edebilen ve sahte haberleri tespit edebilen sağlam ve doğru bir yapay zekâ destekli sistem geliştirilmiştir. Önerilen çalışmada bu sistemi geliştirebilmek için Uzun Kısa Süreli Bellek ve Transformer tabanlı model olmak üzere gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı hibrit bir yöntem önerilmiştir. Bu çalışmada, hem “gerçek” hem de “sahte” haberler dâhil olmak üzere kapsamlı bir haber makaleleri BBC, Anadolu Ajansı haber kanallarından veri kümesi toplanmış ve veri kalitesini ve tutarlılığını sağlamak için bu veriler ön işleme tabi tutulmuştur. Bu çalışmada ayrıca, kullanışlılığını ve uyarlanabilirliğini garanti altına alan Flask web framework'ü kullanılarak bir web arayüzü geliştirilmiştir. Modellerin performansı, doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi ilgili ölçütler kullanılarak Python dili ve kütüphaneleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Haber sınıflandırma görevlerinde %90 ve daha yüksek bir doğruluk oranına ulaşılmış ve önerilen model gerçek ve sahte haberleri doğru bir şekilde ayırt etme yeteneği göstermiştir.
Değirmenciler et al. (Wed,) studied this question.