Beschreibung
Die Monografie richtet sich an Spezialisten für Cybersicherheit, maschinelles Lernen, Computerlinguistik und Systeme der künstlichen Intelligenz sowie an Personen, die ein pädagogisches und wissenschaftliches Hochschulniveau in der Informationstechnologie erreichen. Die Autoren berücksichtigen Werkzeuge der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), des maschinellen Lernens und des Deep Learning sowie der Big-Data-Analyse. Die Monographie präsentiert die Ergebnisse von Experimenten mit verschiedenen Modellen, darunter TF-IDF, Transform Embeddings, SVM und Wissensgraphen. Die Forschung umfasst die Identifizierung von gefälschten Quellen in sozialen Netzwerken, die Entwicklung einer Reihe von Kriterien zur Erkennung von Desinformationsquellen und die Erkennung von feindseliger Rhetorik, Sarkasmus und nicht authentischem Verhalten von Nutzern in Chats. Die Monographie wird vom Nationalen Forschungsfonds der Ukraine "Entwicklung eines Informationssystems zur automatischen Erkennung von Desinformationsquellen und unauthentischem Verhalten von Chat-Nutzern", Projektregistrierungsnummer 33/0012 vom 3.3.2025 (2023.04/0012), unterstützt.
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