О перспективах решения задачи интеллектуального поиска противоправного контента в интернете средствами самоконфигурируемого эволюционного метода оптимизации : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2023

Ключевые слова: vectorization, lemmatization, machine learning, bag of words, natural language processing, illegal content, tokenization, evolutionary search, векторизация, лемматизация, машинное обучение, мешок слов, обработка естественного языка, противоправный контент, токенизация, эволюционный поиск

Аннотация: В данной статье предложен подход для автоматизации процесса выявления противоправного контента в интернете. Целью является анализ выбора комбинации методов машинного обучения и методов предобработки текстовых данных. Проверяется обоснование подхода к решению задачи выбора эффективной комбинации методов как задачи оптимизации глобалПоказать полностьюьным поисковым алгоритмом. Результаты выбора эффективного варианта комбинации методов показывают высокую точность в задаче поиска противоправного контента в виде текстовой информации. This article proposes an approach to automate the process of identifying illegal content on the Internet. The goal is to analyze the choice of a combination of machine learning methods and text data preprocessing methods. The rationale for the approach to solving the problem of choosing an effective combination of methods as an optimization problem using a global search algorithm is checked. The results of choosing an effective combination of methods show high accuracy in the task of searching for illegal content in the form of text information.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Перспективы науки

Выпуск журнала: 12

Номера страниц: 29-32

ISSN журнала: 20776810

Место издания: Тамбов

Издатель: Фонд развития науки и культуры

Персоны

  • Липинский Л.В. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева»)
  • Полякова А.С. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева»)
  • Бежитский С.С. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева»)
  • Бежитская Е.А. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева»)

Вхождение в базы данных