Link lub cytat.
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36810Pełny rekord metadanych
| Pole DC | Wartość | Język |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Дячук, Степан Федорович | - |
| dc.contributor.author | Козак, Антон Володимирович | - |
| dc.contributor.author | Kozak, Anton | - |
| dc.date.accessioned | 2021-12-25T03:44:50Z | - |
| dc.date.available | 2021-12-25T03:44:50Z | - |
| dc.date.issued | 2021-12-25 | - |
| dc.date.submitted | 2021-01-25 | - |
| dc.identifier.citation | 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. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36810 | - |
| dc.description | 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. | uk_UA |
| dc.description.abstract | 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 | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | ТНТУ ім. І Пулюя | uk_UA |
| dc.subject | 121 | uk_UA |
| dc.subject | інженерія програмного забезпечення | uk_UA |
| dc.subject | дезінформація | uk_UA |
| dc.subject | об’ємні текстові дані | uk_UA |
| dc.subject | класифікація | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | disinformation | - |
| dc.title | Проєктування інформаційної системи для виявлення і запобігання масової дезінформації із застосуванням ООП-мови Python та фреймворків Scikit-learn та TensorFlow | uk_UA |
| dc.title.alternative | Designing an information system to detect and prevent mass misinformation using the Python OOP language and the Scikit-learn and TensorFlow frameworks | uk_UA |
| dc.type | Master Thesis | uk_UA |
| dc.coverage.placename | ТНТУ ім. І. Пулюя | uk_UA |
| dc.subject.udc | 004.9 | uk_UA |
| dc.subject.udc | 004.422.83 | uk_UA |
| dc.relation.references | 1. IBM SpectrumStorage [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.techrepublic.com/resource-library/whitepapers/ibm-spectrumstorage-making-the-impossible-possible/. | uk_UA |
| dc.relation.references | 2. Six types of misinformation [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.cjr.org/tow_center/6_types_election_fake_news.php. | uk_UA |
| dc.relation.references | 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/. | uk_UA |
| dc.relation.references | 4. Buzzword Or Real Threat? Fake News Is More Dangerous Than You Think. / [Sebastiaan van der Lans]. – 2019 | uk_UA |
| dc.relation.references | 5. Fake News Detection via NLP is Vulnerable to Adversarial Attacks. / [Zhixuan Zhou, Huankang Guan, Meghana Moorthy Bhat and Justin Hsu] // – 2019 | uk_UA |
| dc.relation.references | 6. Spam filtering in twitter using sender-receiver relationship. / [J. Song, S. Lee, and J. Kim] // – 2018 | uk_UA |
| dc.relation.references | 7. Twitter Spam Detection based on Deep Learning. / [Tingmin Wu, Shigang Liu, Jun Zhang and Yang Xiang] // – 2017 | uk_UA |
| dc.relation.references | 8. Weighted and Probabilistic Context-Free Grammars Are Equally Expressive. / [Noah A. Smith, Mark Johnson] // – 2017 | uk_UA |
| dc.relation.references | 9. New Knowledge [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.newknowledge.com. | uk_UA |
| dc.relation.references | 10. Big Data and quality data for fake news and misinformation detection. / [Fatemeh Torabi Asr, Maite Taboad] // – 2019 | uk_UA |
| dc.relation.references | 11. The Partnership Press: Lessons for Platform-Publisher Collaborations as Facebook and News Outlets Team to Fight Misinformation. / [Mike Ananny] // – 2018 | uk_UA |
| dc.relation.references | 12. Computational Fact Checking from Knowledge Networks. / [Giovanni Luca Ciampaglia, Prashant Shiralkar, Luis M. Rocha, Johan Bollen, Filippo Menczer, Alessandro Flammini] // – 2017 | uk_UA |
| dc.relation.references | 13. ClaimRank: Detecting Check-Worthy Claims in Arabic and English. / [Israa Jaradat, Pepa Gencheva, Alberto Barron-Cedeno, Lluis Marquez, Preslav Nakov] // – 2018 | uk_UA |
| dc.identifier.citationen | 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. | uk_UA |
| dc.coverage.country | UA | uk_UA |
| Występuje w kolekcjach: | 121 — інженерія програмного забезпечення | |
Pliki tej pozycji:
| Plik | Opis | Wielkość | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Козак_А_В.pdf | 1,83 MB | Adobe PDF | Przeglądanie/Otwarcie |
Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi
Narzędzia administratora