Notice: file_put_contents(): Write of 2250 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 10442 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Сообщество Академгородка | Новосибирск | Telegram Webview: academy_town/10769 -
Telegram Group & Telegram Channel
Учёные НГУ научили нейросеть поиску деструктивной информации

Алгоритм для поиска негатива в интернете создали на кафедре математического моделирования механико-математического факультета НГУ. Работу провели вместе с коллегами из Казахстана, сообщил ТАСС профессор Владимир Барахнин.

Слова казахского языка проанализировали на основе особенностей его морфологии. Базой для исследования стали новости в республиканском сегменте интернета, в том числе на русском языке.

«Алгоритм позволяет понять по слову, либо какова его начальная форма, либо, наоборот, по начальной форме сгенерировать другие формы слова. Это важно для смыслового анализа больших массивов текста, для интернет-поиска», — пояснил учёный.

По его словам, один из признаков деструктивной информации — призыв к действиям. Также учитывали достоверность данных и выводы, сделанные авторами статей. Собрали большой дата-сет, содержащий больше 4 млн текстов из 36 первоисточников.

В выборку включили больше 2 млн текстов российских СМИ для сравнения публикационной активности стран. Для нейросети выставили критерии: отсутствие проверяемых фактов, политизация, призыв к действию, негативная тональность, манипулятивность.

«Для английского языка анализ слов достаточно прост, потому что в нём нет изменений по падежам. (...) Казахский язык в этом смысле ближе к русскому, поскольку в нём также есть изменяющиеся окончания, категории падежа, числа и так далее, но в отличие от русского там за каждую грамматическую категорию отвечает отдельное окончание», — объяснил исследователь.

Сейчас учёные НГУ вместе с сотрудниками Казахского национального технического университета имени К. И. Сатпаева разрабатывают онтологию обработки на трёх языках.

nsknews.info



group-telegram.com/academy_town/10769
Create:
Last Update:

Учёные НГУ научили нейросеть поиску деструктивной информации

Алгоритм для поиска негатива в интернете создали на кафедре математического моделирования механико-математического факультета НГУ. Работу провели вместе с коллегами из Казахстана, сообщил ТАСС профессор Владимир Барахнин.

Слова казахского языка проанализировали на основе особенностей его морфологии. Базой для исследования стали новости в республиканском сегменте интернета, в том числе на русском языке.

«Алгоритм позволяет понять по слову, либо какова его начальная форма, либо, наоборот, по начальной форме сгенерировать другие формы слова. Это важно для смыслового анализа больших массивов текста, для интернет-поиска», — пояснил учёный.

По его словам, один из признаков деструктивной информации — призыв к действиям. Также учитывали достоверность данных и выводы, сделанные авторами статей. Собрали большой дата-сет, содержащий больше 4 млн текстов из 36 первоисточников.

В выборку включили больше 2 млн текстов российских СМИ для сравнения публикационной активности стран. Для нейросети выставили критерии: отсутствие проверяемых фактов, политизация, призыв к действию, негативная тональность, манипулятивность.

«Для английского языка анализ слов достаточно прост, потому что в нём нет изменений по падежам. (...) Казахский язык в этом смысле ближе к русскому, поскольку в нём также есть изменяющиеся окончания, категории падежа, числа и так далее, но в отличие от русского там за каждую грамматическую категорию отвечает отдельное окончание», — объяснил исследователь.

Сейчас учёные НГУ вместе с сотрудниками Казахского национального технического университета имени К. И. Сатпаева разрабатывают онтологию обработки на трёх языках.

nsknews.info

BY Сообщество Академгородка | Новосибирск




Share with your friend now:
group-telegram.com/academy_town/10769

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups. In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later. What distinguishes the app from competitors is its use of what's known as channels: Public or private feeds of photos and videos that can be set up by one person or an organization. The channels have become popular with on-the-ground journalists, aid workers and Ukrainian President Volodymyr Zelenskyy, who broadcasts on a Telegram channel. The channels can be followed by an unlimited number of people. Unlike Facebook, Twitter and other popular social networks, there is no advertising on Telegram and the flow of information is not driven by an algorithm. On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. But because group chats and the channel features are not end-to-end encrypted, Galperin said user privacy is potentially under threat.
from us


Telegram Сообщество Академгородка | Новосибирск
FROM American