<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://www.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
Целью работы ÑвлÑетÑÑ Ð²Ñ‹Ñвление текÑтов, публикуемых в Интернет-СМИ Ñ Ñ†ÐµÐ»ÑŒÑŽ Ñ€Ð°Ð·Ð²Ð¸Ñ‚Ð¸Ñ Ñоциальной напрÑженноÑти общеÑтве. Предметом иÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑвлÑÑŽÑ‚ÑÑ Ñовременные методы анализа текÑтов Ñ Ð¿Ð¾Ð¼Ð¾Ñ‰ÑŒÑŽ машинного обучениÑ. Задачи, решаемые в ходе иÑÑледованиÑ: 1. Проанализировать методы клаÑтеризации текÑтов Интернет-СМИ Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ðº публикуемых материалов. 2. Проанализировать методы выÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑтов в Интернет-СМИ, провоцирующих развитие Ñоциальной напрÑженноÑти. 3. Разработать метод группировки текÑтов по общим признакам Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹Ð´ÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐ¼Ð°Ñ‚Ð¸Ðº публикуемых материалов. 4. Разработать метод Ð¾Ð±Ð½Ð°Ñ€ÑƒÐ¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑтов, провоцирующих развитие Ñоциальной напрÑженноÑти. 5. Разработать программный макет, реализующий разработанные методы. 6. ПровеÑти ÑкÑпериментальные иÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‚Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ программного макета. Ð’ ходе работы были иÑÑледованы методы группировки и анализа Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð¸Ñка текÑтов, провоцирующих Ñоциальную напрÑженноÑть. Были проанализированы ÑоответÑтвующие иÑÑледованиÑ. Ð’ результате работы были предложены методы Ð´Ð»Ñ Ð²Ñ‹ÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÐºÑтов, провоцирующих Ñоциальную напрÑженноÑть, Интернет-СМИ и разработан программный макет, было продемонÑтрировано качеÑтво работы макета. Был Ñделан вывод, о важноÑти анализа информационного проÑтранÑтва Ñ Ñ†ÐµÐ»ÑŒÑŽ обеÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑноÑти общеÑтва. Полученные результаты могут быть иÑпользованы в качеÑтве оÑновы Ð´Ð»Ñ Ð¿Ñ€Ð¾ÐµÐºÑ‚Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑиÑтем мониторинга и анализа информационного проÑтранÑтва.
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.
ÐаÑинное обÑÑение, ÐÑкÑÑÑÑвеннÑй инÑеллекÑ, semantic text analysis, ÑеманÑиÑеÑкий анализ ÑекÑÑов, клаÑÑеÑизаÑиÑ, clustering
ÐаÑинное обÑÑение, ÐÑкÑÑÑÑвеннÑй инÑеллекÑ, semantic text analysis, ÑеманÑиÑеÑкий анализ ÑекÑÑов, клаÑÑеÑизаÑиÑ, clustering
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 |