Підхід до нейромережевого виявлення та класифікації кіберзалякувань в освітньому процесі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСобко, О.В.
dc.date.accessioned2024-12-10T18:09:15Z
dc.date.available2024-12-10T18:09:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВ результаті виконання дослідження було встановлено, що розроблений підхід для виявлення і класифікації кіберзалякувань в текстовому контенті освітнього середовища, заснований на використанні моделі BERT, досягає точності 94% у задачі мультикласового розпізнавання різних видів кіберзалякувань, що підтверджує надійність та перспективність запропонованого підходу для впровадження в освітній процес, де автоматичне виявлення кіберзалякувань може підвищити рівень безпеки та забезпечити психологічний комфорт учасників.
dc.identifier.citationСобко О. В. Підхід до нейромережевого виявлення та класифікації кіберзалякувань в освітньому процесі. Сучасні інформаційні технології в освіті і науці : збірник матеріалів VІ Всеукраїнської науково-практичної конференції, 14-15 листопада 2024. Умань, 2024. С. 219-222.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/17197
dc.language.isouk
dc.titleПідхід до нейромережевого виявлення та класифікації кіберзалякувань в освітньому процесі
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Збірник СІТОН листопад 2024-220-223.pdf
Розмір:
380.5 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра комп’ютерних наук