Дослідження методів машинного навчання для підвищення ефективності автоматизованої валідації та модерації текстового контенту в цифрових середовищах

Abstract

Об’єктом дослідження є методи машинного навчання у рамках автоматизованої модерації текстового контенту в цифрових середовищах. Метою роботи є розробка та порівняння ефективності комбінованого методу з базовими методами машинного навчання у контексті автоматизованої модерації текстового контенту в цифрових середовищах. Методами дослідження є аналіз існуючих алгоритмів класифікації тексту (наївний Баєсівський класифікатор, метод опорних векторів, логістична регресія), створення ансамблевої моделі з використанням градієнтного бустингу як мета-моделі, а також оцінка ефективності методів на основі метрик точності, влучності, повноти та F1-міри.