Визначення дезінформації в текстах засобів масової інформації та соціальних мереж
| dc.contributor.advisor | Шаповалова, Світлана Ігорівна | |
| dc.contributor.author | Головакін, Микита Андрійович | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-19T13:20:13Z | |
| dc.date.available | 2024-02-19T13:20:13Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | 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. | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.description.abstractother | Relevance of the work: Research aimed at detecting disinformation contained in texts disseminated by the media and social networks in wartime is becoming increasingly relevant and strategically important. In this context, research and development of methods for detecting and countering disinformation in wartime is of strategic importance. Therefore, scientific research on detecting disinformation in wartime is relevant, and scientists, information security experts and policy makers should focus their efforts on developing and improving methods to detect and prevent disinformation in such situations. Objective: To determine the best methods for classifying disinformation in texts published in the media and social networks. Tasks: 1. Conduct research to identify methods and available software for detecting disinformation in messages. 2. Present methods of text vectorisation and classification in artificial intelligence models. 3. Create a dataset and implement methods for detecting disinformation in text messages. 4. Conduct computational experiments. 5. Based on the research and development, present a startup strategy. Object of research: Artificial intelligence methods and models for natural language text classification. Subject of research: Artificial intelligence methods and models for detecting disinformation in natural language texts. The final result of the research will be a system with high functionality. The input stream for the system can be either a sentence or a text with information. The user determines whether it is disinformation or not using a user-friendly web interface. This approach provides the user with a clear interpretation of the results and allows them to identify dangerous sources of information in time. Testing the results of the thesis: The main provisions of this work were discussed at Technical sciences Innovative scientific research: theory and practice: Proceedings of the X International Scientific and Practical Conference on 21-24 November, 2023, Stockholm, Sweden. Structure and scope of work: The master's thesis consists of an introduction, five chapters and conclusions. | |
| dc.format.extent | 108 с. | |
| dc.identifier.citation | 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. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64699 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.title | Визначення дезінформації в текстах засобів масової інформації та соціальних мереж | |
| dc.type | Master Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Holovakin_magistr.pdf
- Розмір:
- 2.24 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: