Сервіс розпізнавання хибної інформації в тексті

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПавлов, Валерій Георгійович
dc.contributor.authorКарявка, Дарія Вікторівна
dc.date.accessioned2025-01-10T13:18:55Z
dc.date.available2025-01-10T13:18:55Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність. Наразі не існує достатньо ефективних способів виявлення брехні, що не була б прямою перевіркою фактів. Традиційні підходи є досить обмеженими, бо першочергово застосовують оцінку стресу та емоцій людини для виявлення обману. В той час, з розвитком штучного інтелекту, нейронних мереж, природньої обробки мови, стало можливим узагальнювати інформацію, виявляти зміни емоційного забарвлення тексту, зв’язки між словами в тексті та використання різних мовних конструкцій в залежності від мети висловлювання. Тож, з’явились нові можливості для виявлення хибної інформації в тексті. Це буде актуальним для виявлення неправди у висловлюваннях впливових особистостей, співшукачів та будь-кого іншого. Мета дослідження – підвищення ефективності виявлення хибної інформації в тексті. Задачі, які поставлено досягти в результаті даного дослідження: - аналіз сучасних рішень, підходів для вирішення задачі виявлення хибної інформації в тексті; - порівняння існуючих методів; - тренування та перевірка ефективності обраних моделей на сформованому наборі даних; - розробка стартап-проєкту з використанням найбільш ефективної моделі. Об’єкт дослідження – процес класифікації хибної інформації в тексті. Предмет дослідження – методи машинного навчання та алгоритми виявлення хибної інформації в тексті. Наукова новизна отриманих результатів полягає у вдосконаленні методів розпізнання неправди у тексті за рахунок застосування та тонкого налаштування сучасних мовних моделей, аналізу результатів їх використання. Практичне значення: результати роботи можуть використовуватись для вдосконалення методів виявлення хибної інформації в тексті, а також при оцінюванні бекграунду співшукача як на співбесідах, так і в попередній перевірці резюме, журналістиці, аналізі інформації в соціальних мережах.
dc.description.abstractotherRelevance. Currently, there are no sufficiently effective methods for detecting lies that would not be a direct verification of facts. Traditional approaches are quite limited, because they primarily use the assessment of stress and human emotions to detect deception. At the same time, with the development of artificial intelligence, neural networks, natural language processing, it became possible to generalize information, detect changes in the emotional coloring of the text, links between words in the text and the use of various language structures depending on the purpose of the statement. Therefore, new opportunities have arisen for detecting false information in the text. This will be relevant for detecting lies in the statements of influential personalities, job applicants and anyone else. The purpose of the study is to increase the efficiency of detecting false information in the text. The tasks that are set to be achieved as a result of this study: - analysis of modern solutions, approaches to solving the problem of detecting false information in the text; - comparison of existing methods; - training and testing the effectiveness of selected models on the formed data set; - development of a startup project using the most effective model. The object of the study is the process of classifying false information in the text. The subject of the study is machine learning methods and algorithms for detecting false information in the text. The scientific novelty of the results obtained lies in improving methods for recognizing false information in the text through the use and fine-tuning of modern language models, as well as analysis of the results of their use. Practical significance: the results of the work can be used to improve methods for detecting false information in the text, as well as when assessing the background of a co-applicant both at interviews and in preliminary verification of resumes, journalism, and analysis of information in social networks.
dc.format.extent129 с.
dc.identifier.citationКарявка, Д. В. Сервіс розпізнавання хибної інформації в тексті : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Карявка Дарія Вікторівна. – Київ, 2024. – 129 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71782
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectdeception detection
dc.subjectкласифікація
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectобробка тексту
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectобробка природної мови
dc.subject.udc004.8, 004.91
dc.titleСервіс розпізнавання хибної інформації в тексті
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kariavka_magistr.pdf
Розмір:
4.76 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

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи