Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36810| Назва: | Проєктування інформаційної системи для виявлення і запобігання масової дезінформації із застосуванням ООП-мови Python та фреймворків Scikit-learn та TensorFlow |
| Інші назви: | Designing an information system to detect and prevent mass misinformation using the Python OOP language and the Scikit-learn and TensorFlow frameworks |
| Автори: | Козак, Антон Володимирович Kozak, Anton |
| Бібліографічний опис: | Козак А. В. Проєктування інформаційної системи для виявлення і запобігання масової дезінформації із застосуванням ООП-мови Python та фреймворків Scikit-learn та TensorFlow : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „121 — інженерія програмного забезпечення“ / А. В. Козак. — Тернопіль: ТНТУ, 2021. — 76 с. |
| Bibliographic description: | Kozak A.V. Designing an information system to detect and prevent mass misinformation using the Python OOP language and the Scikit-learn and TensorFlow frameworks: diploma thesis for the qualification level of master of specialty "121 — Software Engineering"/A.V. Kozak — Ternopil: TNTU, 2021. — 76 pp. |
| Дата публікації: | 25-гру-2021 |
| Дата подання: | 25-січ-2021 |
| Дата внесення: | 25-гру-2021 |
| Видавництво: | ТНТУ ім. І Пулюя |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | ТНТУ ім. І. Пулюя |
| Науковий керівник: | Дячук, Степан Федорович |
| УДК: | 004.9 004.422.83 |
| Теми: | 121 інженерія програмного забезпечення дезінформація об’ємні текстові дані класифікація машинне навчання disinformation |
| Короткий огляд (реферат): | Метою дослідження є полегшення виявлення елементів дезінформації за рахунок створення методу та алгоритму для перевірки потоку текстових даних на наявність елементів дезінформації у вигляді лінгвістичних конструкцій та оборотів, які вказують на неправдивість представленої інформації |
| Опис: | Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання: • виконати аналіз існуючих алгоритмів та методів комп'ютерної лінгвістики та машинного навчання для класифікації текстових потоків даних та виявлення елементів дезінформації; • розробити алгоритм первинної обробки тексту для збільшення точності визначення елементів дезінформації; • розробити метод виявлення елементів дезінформації в текстових потоках даних; • виконати програмну реалізацію розробленого методу виявлення елементів дезінформації в текстових потоках даних; • провести аналіз отриманих результатів для оцінки якості; • провести дослідження ефективності алгоритму. Актуальність. З розповсюдженням Інтернету та соціальних медіа зараз доступна кількість новин, статей та іншого тексту онлайн. Цей величезний обсяг інформації постав під загрозу правдивість новин. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36810 |
| Перелік літератури: | 1. IBM SpectrumStorage [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.techrepublic.com/resource-library/whitepapers/ibm-spectrumstorage-making-the-impossible-possible/. 2. Six types of misinformation [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.cjr.org/tow_center/6_types_election_fake_news.php. 3. Many People Say Made-Up News Is a Critical Problem That Needs To Be Fixed [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.pewresearch.org/journalism/2019/06/05/many-americans-say-made-up-news-is-a-critical-problem-that-needs-to-be-fixed/. 4. Buzzword Or Real Threat? Fake News Is More Dangerous Than You Think. / [Sebastiaan van der Lans]. – 2019 5. Fake News Detection via NLP is Vulnerable to Adversarial Attacks. / [Zhixuan Zhou, Huankang Guan, Meghana Moorthy Bhat and Justin Hsu] // – 2019 6. Spam filtering in twitter using sender-receiver relationship. / [J. Song, S. Lee, and J. Kim] // – 2018 7. Twitter Spam Detection based on Deep Learning. / [Tingmin Wu, Shigang Liu, Jun Zhang and Yang Xiang] // – 2017 8. Weighted and Probabilistic Context-Free Grammars Are Equally Expressive. / [Noah A. Smith, Mark Johnson] // – 2017 9. New Knowledge [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.newknowledge.com. 10. Big Data and quality data for fake news and misinformation detection. / [Fatemeh Torabi Asr, Maite Taboad] // – 2019 11. The Partnership Press: Lessons for Platform-Publisher Collaborations as Facebook and News Outlets Team to Fight Misinformation. / [Mike Ananny] // – 2018 12. Computational Fact Checking from Knowledge Networks. / [Giovanni Luca Ciampaglia, Prashant Shiralkar, Luis M. Rocha, Johan Bollen, Filippo Menczer, Alessandro Flammini] // – 2017 13. ClaimRank: Detecting Check-Worthy Claims in Arabic and English. / [Israa Jaradat, Pepa Gencheva, Alberto Barron-Cedeno, Lluis Marquez, Preslav Nakov] // – 2018 |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 121 — інженерія програмного забезпечення |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Козак_А_В.pdf | 1,83 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора