НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ ВИЗНАЧЕННЯ ЦІЛЕЙ ПРОПАГАНДИ У ТЕКСТОВОМУ КОНТЕНТІ З ВІЗУАЛЬНОЮ АНАЛІТИКОЮ РЕЗУЛЬТАТІВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/IT/2024-4-17

Ключові слова:

пропаганда, цілі пропаганди, текстовий контент, візуальна аналітика.

Анотація

Мета робити полягає у створенні методу нейромережевого визначення цілей пропаганди у текстовому контенті з візуальною аналітикою результатів, який повинен включати розширення множини цілей пропаганди та використання контекстних вікон для аналізу взаємозв’язків між пропагандистськими прийомами та цілями. Методологія. Розроблений метод передбачає аналіз текстового контенту за допомогою нейромереж, що дозволяє виявляти цілі та прийоми пропаганди. Використовуються контекстні вікна для оцінки взаємозв’язків між прийомами та цілями пропаганди. Результати представляються у вигляді візуалізації семантичної моделі пропаганди, що включає оцінку семантичної значущості та важливості взаємозв’язків. Наукова новизна. Основною відмінністю запропонованого методу є розширення множини цілей пропаганди шляхом доповнення множини їх словесних варіантів. Впровадження контекстних вікон для аналізу взаємозв’язків між пропагандистськими прийомами та цілями дозволяє підвищити точність виявлення пропаганди та забезпечити наочне відображення результатів. Висновки. Експериментальні результати підтвердили ефективність розробленого методу, який демонструє покращення виявлення цілей пропаганди у порівнянні з існуючими підходами. Висока кореляція з експертними оцінками підтверджує надійність і точність підходу. Візуальна аналітика забезпечує прозорість та пояснюваність результатів, що сприяє глибшому розумінню механізмів пропагандистського впливу. Метод має значний потенціал для використання в автоматичному аналізі текстового контенту та може бути адаптований для різних текстових джерел.

Посилання

Nazarov V., Molchanova M. Information System for Detecting Abusive Speech in Audio Content by Means of Natural Language. Proceedings of V International Scientific and Practical Conference «Modern strategies of global scientific solutions». Stockholm, Sweden: International Scientific Unity, 2023. С. 132–135

Молчанова М. О., Мазурець О. В., Собко О. В. Віт Р. В., Назаров, В. В. Алгоритм виявлення аб’юзивного вмісту в україномовному аудіоконтенті для імплементації в об’єктно-орієнтовану інформаційну систему. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. 2024. № 1 (331). С. 101–106.

Молчанова М. О., Залуцька О. О., Бармак О. В. Метод інтелектуального аналізу тональності текстів. Матеріали XII Всеукраїнської науково-практичної конференції «Глушковські читання». Київ, 2023. С. 113–116

Krak I., Zalutska O., Molchanova M., Mazurets O., Bahrii R., Sobko O., Barmak O. Abusive Speech Detection Method for Ukrainian Language Used Recurrent Neural Network. CEUR Workshop Proceedings. 2024. Vol. 3688. С. 16–28.

Zalutska O., Molchanova M., Sobko O., Mazurets O., Pasichnyk O., Barmak O., Krak I. Method for Sentiment Analysis of Ukrainian-Language Reviews in E-Commerce Using RoBERTa Neural Network. CEUR Workshop Proceedings. 2023. Vol. 3387. С. 344–356

Ahmad P. N., Yuanchao L., Aurangzeb K., Anwar M. S., Haq Q. M. U. Semantic web-based propaganda text detection from social media using meta-learning. Service Oriented Computing and Applications. 2024. С. 1–15.

Rodríguez-García R., Centeno R., Rodrigo Á. Together we can do it! A roadmap to effectively tackle propaganda-related tasks. Internet Research. 2024

Szwoch J., Staszkow M., Rzepka R., Araki K. Limitations of Large Language Models in Propaganda Detection Task. Applied Sciences. 2024. Т. 14, № 10. С. 4330

Krak I., Molchanova M., Mazurets O., Sobko O., Zalutska O., Barmak O. Method for Neural Network Detecting Propaganda Techniques by Markers With Visual Analytic. CEUR Workshop Proceedings. 2024. Vol. 3790. С. 158–170.

Yoosuf S., Yang Y. Fine-Grained Propaganda Detection with Fine-Tuned BERT. Proceedings of the Second Workshop on Natural Language Processing for Internet Freedom: Censorship, Disinformation, and Propaganda. Hong Kong, China, 2019. С. 87–91.

Propaganda Analysis Project. URL: https://propaganda.math.unipd.it/index.html. Дата звернення (20.11.2024)/

Zenodo. Propaganda. Proppy Corpus 1.0. URL: https://zenodo.org/records/3271522#.XS6qRUUzau4. Дата звернення (20.11.2024)

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-02-17