Математичне та програмне забезпечення виявлення елементів дезінформації в потоках текстових даних
Вантажиться...
Дата
2020-05
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність. З розповсюдженням Інтернету та соціальних медіа зараз
доступна кількість новин, статей та іншого тексту онлайн. Цей величезний
обсяг інформації постав під загрозу правдивість новин, які поширюються.
Підроблені новини - це будь-яка форма помилкової інформації чи
контенту, що поширюється в мережі Інтернет, для впливу на погляд людей на
певну подію чи інформацію. Виявлення фальшивих новин у цифровому світі є
важливим завданням у подоланні широкого розповсюдження чуток та
упереджень. Багато досліджень було проведено для виявлення елементів
дезінформації для англійської мови, проте українська та російська мови не має
досліджень у цій галузі. Такі компанії, як Facebook, Twitter та Google,
стикаються з проблемою вирішення цієї проблеми, щоб забезпечити
платформу, де люди можна довіряти вмісту стрічки новин. Вплив фейкових
новин було таким глибоко вкорінене в суспільстві, що це навіть вплинуло на
вибори в США 2016 року. Також багато неправдивої інформації поширюється
протягом війни України в зоні АТО, що призводить до дестабілізації
населення, поширення неправильних думок, відображення фейкової картини
перебігу подій.
Отже, необхідною задачею є створення інструменту перевірки текстової
інформації на наявність елементів дезінформації для інформаційної безпеки та
аналізу новин, які поширюються для дестабілізації та обману населення.
Метою дослідження є полегшення виявлення елементів дезінформації
за рахунок створення методу та алгоритму для перевірки потоку текстових
даних на наявність елементів дезінформації у вигляді лінгвістичних
конструкцій та оборотів, які вказують на неправдивість представленої
інформації.
Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні
завдання:
- виконати аналіз існуючих алгоритмів та методів комп'ютерної
лінгвістики та машинного навчання для класифікації текстових потоків даних
та виявлення елементів дезінформації;
- розробити алгоритм первинної обробки тексту для збільшення
точності визначення елементів дезінформації;
- розробити метод виявлення елементів дезінформації в текстових
потоках даних;
- виконати програмну реалізацію розробленого методу виявлення
елементів дезінформації в текстових потоках даних;
- провести аналіз отриманих результатів для оцінки якості;
- провести дослідження ефективності алгоритму.
Предметом дослідження є методи виявлення елементів дезінформації в
текстових потоках даних.
Методами дослідження є методи комп’ютерної лінгвістики та
машинного навчання для виявлення елементів дезінформації.
Наукова новизна отриманих результатів: науковою новизною є
розробка методу виявлення елементів дезінформації в потоках даних з
підтримкою обробки текстів української та російської мови.
Публікації: основні положення роботи доповідались і обговорювались
на IV всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та
студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2020), а
також подано до друку на ХVІ міжнародній науковій конференції
«Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального
інтелекту (ISDMCI’2020)» результати магістерської дисертації докладались на
наукових конференціях.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, класифікація, дезінформація, потоки текстових даних, machine learning, classification, disinformation, text data flows
Бібліографічний опис
Ошийко, Я. Р. Математичне та програмне забезпечення виявлення елементів дезінформації в потоках текстових даних : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Ошийко Ярослав Романович. – Київ, 2020. – 94 с.