Визначення дезінформації в текстах засобів масової інформації та соціальних мереж
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність роботи:
Дослідження, спрямовані на виявлення дезінформації, що міститься в текстах, які поширюються ЗМІ та соціальними мережами у воєнний час, набувають все більшої актуальності та стратегічної важливості. У цьому контексті дослідження та розробка методів виявлення та протидії дезінформації у воєнний час має стратегічне значення.
Тому наукові дослідження з виявлення дизінформації у воєнний час є актуальними, а науковці, експерти з інформаційної безпеки та політики повинні зосередити свої зусилля на розробці та вдосконаленні методів виявлення та запобігання дезінформації в таких ситуаціях.
Мета:
Визначити оптимальні за точністю методи класифікації дезінформації в текстах, опублікуваних у засобах масової інформації та соціальних мережах.
Завдання роботи:
1. Провести дослідження з визначення методів та наявного програмного забезпечення виявлення дизінформації у повідомленнях.
2. Представити методи векторизації та класифікації тексту у моделях штучного інтелекту.
3. Сформувати датасет та реалізувати методи виявлення дизінформації в текстових повідомленнях.
4. Провести обчислювальні експерименти.
5. На основі проведених досліджень та розробок представити стартап-стратегію.
Об'єкт дослідження:
методи та моделі штучного інтелекту для класифікації тексту природньої мови.
Предмет дослідження:
методи та моделі штучного інтелекту для виявлення дизінформації в текстах природньої мови.
Фінальним результатом досліджень буде створена система, що володіє високою функціональністю. Вхідним потоком для системи може бути або речення, або текст з інформацією. Користувач самостійно визначає, чи є це дизінформацією чи ні, за допомогою зручного веб-інтерфейсу. Такий підхід надає користувачеві чітку інтерпретацію результатів та дозволяє вчасно виявляти небезпечні джерела інформації.
Апробація результатів дисертації:
Основні положення даної роботи обговорювались на Technical sciences Innovative scientific research: theory and practice: Proceedings of the X International Scientific and Practical Conference у 21-24 листопада, 2023, м. Стокгольм, Швеція.
Структура та обсяг роботи: Магістерська дисертація складається з вступу, пяти розділів та висновків.
Опис
Проведене дослідження показує ефективність використання моделей нейронних мереж для виявлення дезінформації в текстах засобів масової інформації та соціальних мереж. Також робота показує використання підходу OODA, що дозволяє приймати рішення у відповідних сценаріях.
Ключові слова
Бібліографічний опис
Головакін, М. А. Визначення дезінформації в текстах засобів масової інформації та соціальних мереж : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Головакін Микита Андрійович. – Київ, 2023. – 108 с.