Аналіз наративів та упередженості настроїв у соціальних мережах з використанням методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 177 ст., 25 рис., 15 табл., 65 джерел, 1 додаток.
Об’єкт дослідження – програмний продукт, розроблений для підтримки прийняття рішень та оцінювання ризиків у військово-політичних публікаціях і медіа. Цей продукт призначений для аналізу текстових даних з метою виявлення маніпулятивного контенту, що може впливати на громадську думку та політичні рішення.
Предмет дослідження – методи і техніки виявлення упередженості, дезінформації, пропаганди, та аналізу семантики текстів. В рамках цього дослідження вивчаються сучасні алгоритми обробки природної мови, включаючи глибоке навчання та машинне навчання, які дозволяють ефективно виявляти маніпулятивні повідомлення та оцінювати їхній вплив на аудиторію.
Мета роботи – створення комплексної системи для ефективного аналізу текстових даних, що забезпечує виявлення негативних наративів та шкідливого впливу інформації у сучасному інформаційному просторі. Система повинна використовувати передові технології штучного інтелекту для автоматизованого моніторингу та аналізу великих обсягів текстових даних.
Опис
Ключові слова
великі мовні моделі, текстовий аналіз, упередженість, дезінформація, пропаганда, обробка природньої мови, семантичний аналіз, архітектура трансформерів, адверсальні атаки, large language models, text analysis, bias, disinformation, propaganda, natural language processing, semantic analysis, transformer architecture
Бібліографічний опис
Мазур, А. А. Аналіз наративів та упередженості настроїв у соціальних мережах з використанням методів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Мазур Анастасія Анатоліївна. – Київ, 2024. – 177 с.