Публікація:
Виявлення прихованої пропаганди в медіатекстах

dc.contributor.authorСамелюк, А. А.
dc.date.accessioned2023-07-21T13:50:25Z
dc.date.available2023-07-21T13:50:25Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМета роботи – реалізувати модель для виявлення пропаганди в медіатекстах. Методи дослідження – аналіз теоретичних джерел інформації, технічної літератури, зокрема, наукових статей і досліджень, присвячених ідентифікації та класифікації пропагандиських текстових даних, вивчення існуючих моделей машинного навчання, що використовуються в галузі класифікації пропагандистських текстів; програмна реалізація найбільш перспективних архітектур і експериментальне дослідження ефективності обраних архітектур для поставленої задачі. Проведено дослідження виявлення прихованої пропаганди в медіатекстах, навчено декілька інтелектуальних моделей ідентифікації та класифікації пропаганди в текстах з використанням глибинних нейромережевих архітектур, як звичайних (серед них LSTM та CNN) так і тих, що базуються на архітектурі трансформер (серед них BERT, RoBERTa, AlBERT, DeBERTa, GPT-2, XLNET, T5, BART, SpanBERT, ELECTRA). Розроблені мережі можуть бути використані в різних інформаційних системах, які потребують виявлення пропагандиського контенту. В подальшому можливо удосконалення моделей шляхом розширення мов класифікації, імплементації ансамблевого навчання.
dc.identifier.citationСамелюк А. А. Виявлення прихованої пропаганди в медіатекстах : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. А. Самелюк ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 76 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/23727
dc.language.isouk
dc.subjectмедіатекст
dc.subjectмультизадачне навчання
dc.subjectметрики оцінки
dc.subjectпропаганда
dc.subjectтрансформер
dc.subjectштучна нейронна мережа
dc.titleВиявлення прихованої пропаганди в медіатекстах
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_M_ShI_Sameluk_AA.pdf
Розмір:
2.39 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: