Аналіз наративів та упередженості настроїв у соціальних мережах з використанням методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПишнограєв, Іван Олександрович
dc.contributor.authorМазур, Анастасія Анатоліївна
dc.date.accessioned2024-10-16T12:20:27Z
dc.date.available2024-10-16T12:20:27Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 177 p., 25 figures, 15 tables, 65 references, 1 appendix. The object of the study is a software product designed to support decision-making and risk assessment in military-political publications and media. This product is intended for analyzing text data to detect manipulative content that may influence public opinion and political decisions. The subject of research is the methods and techniques for detecting bias, disinformation, propaganda, and semantic analysis of texts. This research examines modern natural language processing algorithms, including deep learning and machine learning, which enable effective identification of manipulative messages and assessment of their impact on the audience. The purpose of the work is to create a comprehensive system for the effective analysis of text data, ensuring the detection of negative narratives and harmful information impacts in the modern information space. The system should utilize advanced artificial intelligence technologies for the automated monitoring and analysis of large volumes of text data.
dc.format.extent177 с.
dc.identifier.citationМазур, 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.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69901
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвеликі мовні моделі
dc.subjectтекстовий аналіз
dc.subjectупередженість
dc.subjectдезінформація
dc.subjectпропаганда
dc.subjectобробка природньої мови
dc.subjectсемантичний аналіз
dc.subjectархітектура трансформерів
dc.subjectадверсальні атаки
dc.subjectlarge language models
dc.subjecttext analysis
dc.subjectbias
dc.subjectdisinformation
dc.subjectpropaganda
dc.subjectnatural language processing
dc.subjectsemantic analysis
dc.subjecttransformer architecture
dc.titleАналіз наративів та упередженості настроїв у соціальних мережах з використанням методів машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Mazur_bakalavr.pdf
Розмір:
4.46 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи