Arabic fake news detection using graph neural networks with heterogeneous graph

Detecting and fighting fake news is vital in the digital age, preventing the dissemination of false information and its significant social impacts. This project proposes an innovative method utilizing graph neural networks to identify false information in Arabic. The process entails three key steps: gathering Arabic Facebook posts from Tunisian sources to build a dataset, creating a graph to depict user-post-word relationships, and training various graph neural network models on the constructed graph to detect Arabic fake news. La détection et la lutte contre les fausses nouvelles sont cruciales dans l’ère numérique actuelle pour éviter la propagation de données inexactes et leurs graves conséquences sociales. Ce projet propose une approche novatrice utilisant des réseaux neuronaux graphiques pour détecter les fausses informations en arabe. Il comprend trois étapes principales : la collecte de publications arabes sur Facebook à partir de sources tunisiennes, la construction d’un graphe montrant les relations entre utilisateurs, publications et mots, puis la formation de différents modèles de réseaux neuronaux graphiques pour détecter les fausses nouvelles en arabe. Bibliographie : p. 76 -94