📗📘📙 Подборка научной литературы: Сравнительный анализ методов выявления сфабрикованных новостей (фейк-ньюс) 1. Арсентьева А. Д., Морозова А. А. Проблемы внедрения алгоритмов искусственного интеллекта в российскую журналистику // Огарёв-Online. 2021. № 2 (155). С. 8. URL: http://amp.gs/jBnPD 2. Атанаева М. К. и др. Определение закономерностей подозрительности в новостных текстах. // Вестник Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Нур-Султан, 2019. № 2(127). С. 8-17. URL: http://amp.gs/jBnPu 3. Бажин В. А. Тонкая настройка BERT и GPT-3 для решения задачи генерации русскоязычных новостей // Актуальные научные исследования в современном мире. 2021. № 5-2. С. 43-58. URL: http://amp.gs/jBnPJ 4. Бахитова Р. Х., Полупанов Д. В., Исламов И. Я. Структурирование предпочтений аудитории регионального телеканала на основе экономико-математической модели нечетко-логического дерева решений // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2017. Т. 12. № 2. С. 247-262. URL: http://amp.gs/jBnP0 5. Бебич Д., Воларевич М. Новые проблемы — старые решения? Критический взгляд на доклад Экспертной группы высокого уровня Европейской комиссии о фейковых новостях и онлайн дезинформации // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 2018. Т. 20. № 3. С. 447-460. URL: http://amp.gs/jBnPK Нужны еще источники? Вам поможет Библоид: http://amp.gs/jBnP3