(untitled) (مجلة البحوث الأكاديمية, 2026)
يشكل الانتشار السريع للمعلومات المضللة على منصات التواصل الاجتماعي تحديًا كبيرًا لمصداقية المعلومات الرقمية، لا سيما في العالم العربي. تقترح هذه الورقة البحثية بنية هجينة للتعلم العميق، AraBERT-2DCNN، للكشف الآلي عن الأخبار الكاذبة باستخدام مجموعة بيانات الأخبار الكاذبة العربية (AFND). يدمج نهجنا القدرة السياقية لمُحوِّل AraBERT مع شبكة عصبية تلافيفية ثنائية الأبعاد متعددة المقاييس (CNN) لاستخلاص كلٍّ من المعنى الدلالي الشامل والأنماط اللغوية المحلية (n-gram). ولمعالجة مشكلة النسيان الكارثي والتجاوز في نماذج المُحوِّلات، نُطبِّق استراتيجية ضبط دقيق على مرحلتين، ونستخدم دالة الخسارة البؤرية لمعالجة عدم توازن الفئات. تُظهر النتائج التجريبية أن النموذج المُحسَّن يحقق دقة تصنيف عالية تبلغ 90.45%، مع درجة F1 متوازنة تبلغ 0.93 للأخبار الموثوقة و0.86 للأخبار غير الموثوقة. تشير نتائجنا إلى أن تثبيت العمود الفقري للمحول من خلال التدريب المرحلي والتوقف المبكر يعزز بشكل كبير قدرة النموذج على التعميم عبر مواضيع إخبارية متنوعة.