Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Выявление текстов, Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ социальной напряженности, Интернет-СМИ

выпускная квалификационная работа магистра

Выявление текстов, Ð¿Ñ€Ð¾Ð²Ð¾Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ðµ социальной напряженности, Интернет-СМИ

Abstract

Целью работы является выявление текстов, публикуемых в Интернет-СМИ с целью развития социальной напряженности обществе. Предметом исследования являются современные методы анализа текстов с помощью машинного обучения. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Проанализировать методы кластеризации текстов Интернет-СМИ для выделения тематик публикуемых материалов. 2. Проанализировать методы выявления текстов в Интернет-СМИ, провоцирующих развитие социальной напряженности. 3. Разработать метод группировки текстов по общим признакам для выделения тематик публикуемых материалов. 4. Разработать метод обнаружения текстов, провоцирующих развитие социальной напряженности. 5. Разработать программный макет, реализующий разработанные методы. 6. Провести экспериментальные исследования разработанного программного макета. В ходе работы были исследованы методы группировки и анализа для поиска текстов, провоцирующих социальную напряженность. Были проанализированы соответствующие исследования. В результате работы были предложены методы для выявления текстов, провоцирующих социальную напряженность, Интернет-СМИ и разработан программный макет, было продемонстрировано качество работы макета. Был сделан вывод, о важности анализа информационного пространства с целью обеспечения безопасности общества. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования систем мониторинга и анализа информационного пространства.

The purpose of the work is to identify texts published in the Internet media in order to develop social tension in society. The subject of the research is modern methods of text analysis using machine learning. Tasks solved in the course of the study. The subject of the work is of the research is modern methods of text analysis using machine learning. The research set the following goals: 1. Analyze the methods of clustering texts of Internet media to highlight the subject of published materials. 2. Analyze the methods of identifying texts in online media that provoke the development of social tension. 3. Develop a method of grouping texts by common features to highlight the subject of published materials. 4. Develop a method for detecting texts that provoke the development of social tension. 5. Develop a software layout that implements the developed methods. 6. Conduct experimental studies of the developed software layout. As a result of the work, methods were proposed to identify texts that provoke social tension, Internet media, and a program layout was developed, and the quality of the layout was demonstrated. It was concluded that it is important to analyze the information space in order to ensure the safety of society. The results obtained can be used as a basis for designing systems for monitoring and analyzing the information space.

Keywords

Машинное обучение, Искусственный интеллект, semantic text analysis, семантический анализ текстов, кластеризация, clustering

  • BIP!
    Impact byBIP!
    citations
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
citations
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
Upload OA version
Are you the author? Do you have the OA version of this publication?