Abstract
Запропоновано підхід до нейромережевого виявлення і класифікації прийомів та об’єктів пропаганди у текстовому контенті, що складається з трьох послідовних етапів та забезпечує ефективне виявлення наявності пропаганди, класифікацію використаних технік пропаганди, та встановлення об’єктів виявленого пропагандистського впливу. Етап класифікації текстів за вмістом пропаганди нейромережевими моделями глибокого навчання дозволяє виявляти як явні, так і приховані пропагандистські меседжі, що забезпечує більш глибоке розуміння послідовності та контексту в текстовому контенті та дозволяє досягнути точності 97.83%. Етап виявлення прийомів пропаганди за маркерами із візуальною інтерпретацією прийнятих рішень дозволяє перетворювати вхідні дані у вигляді тексту для аналізу та навчених окремим технікам 17 моделей машинного навчання у вихідні дані, які містять числові оцінки наявності кожної з технік пропаганди із візуальною аналітикою присутності детектованих маркерів пропаганди, що забезпечує виявлення різних пропагандистських технік з мінімальною точністю 82,03%. Етап виявлення об’єктів пропаганди нейромережевими моделями глибокого навчання з візуальною інтерпретацією прийнятих рішень характеризується розширенням множини об’єктів пропаганди за рахунок додавання варіантів їх словесних подань і використанням контекстних вікон для виявлення взаємозв’язків між використаними прийомами та об’єктами пропаганди, що дало можливість виявлення об’єктів пропаганди та візуально їх інтерпретувати. Для візуальної інтерпретації одержаних результатів, формується візуальна аналітика щодо знайдених технік та об’єктів пропаганди, що дозволяє візуально спостерігати об’єкти впливу в рамках використовуваних технік пропаганди. Внаслідок розробки підходу, вирішено ряд проблем в напрямку автоматизації виявлення пропаганди, таких як відсутність комплексного аналізу взаємозв’язків прийомів і об’єктів пропаганди в текстах, та відсутність узагальнень для об’єктів пропаганди і їх альтернативних згадок у текстах.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Similar Papers
More From: MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.