Підхід до нейромережевого виявлення мови ворожнечі у зашумлених тексових повідомленнях
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
У роботі розглянуто нейромережевий підхід до виявлення мови ворожнечі у зашумлених текстових повідомленнях соціальних мереж і месенджерів, де широко присутні орфографічні відхилення, суржик, емодзі, транслітерація та змішані мовні коди. Метою є підвищення точності та стійкості класифікації за рахунок адаптації моделі до спотворених і навмисно маскованих мовних конструкцій. Запропоновано двоетапний конвеєр: на першому етапі формується контрольовано зашумлений корпус на основі анотованого набору «Hate Speech Detection curated Dataset» з побудовою чистої та зашумленої підвибірок; на другому – здійснюється поетапне донавчання трансформерної моделі типу BERT/RoBERTa з мінімальною нормалізацією тексту. Результати підтверджують доцільність включення параметризованих шумових операторів у навчальний цикл та окреслюють перспективи використання підходу у сервісах модерації контенту й моніторингу інформаційної безпеки.
Опис
Ключові слова
Бібліографічний опис
Боярчук І.О., Молчанова М.О. Підхід до нейромережевого виявлення мови ворожнечі у зашумлених тексових повідомленнях. Збірник наукових праць за матеріалами XVII Всеукраїнської науково-практичної конференції «Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2025», 14-15 листопада 2025. Хмельницький, 2025. С. 46-51.