Метод класифікації деструктивних текстових даних

Abstract

Зростання впливу інтернету та соціальних мереж призвело до збільшення кількості деструктивних текстових матеріалів, які можуть завдати шкоди індивідам, організаціям та громадським інтересам. Ця шкідлива інформація може вплинути на репутацію, фінансовий стан, а також соціальну, психологічну та інформаційну безпеку. Соціальні медіа стали основним майданчиком обміну інформацією та взаємодії між користувачами. Проте це також стало основним середовищем для поширення деструктивного контенту. Методи класифікації деструктивних текстових даних можуть допомогти соціальним мережам виявляти та блокувати шкідливий контент, забезпечуючи кращу інформаційну безпеку для користувачів. Для багатьох інтернет-платформ інформаційна безпека та захист від деструктивного контенту стали пріоритетними завданнями. Зростання потужності штучного інтелекту (AI) та машинного навчання відкриває нові можливості для розробки більш точних та автоматизованих методів класифікації деструктивних текстових даних. Використання AI може значно полегшити інформаційну безпеку та забезпечити ефективну реакцію на загрози. Усі ці фактори підкреслюють актуальність роботи, спрямованої на розробку та вдосконалення методів класифікації деструктивних текстових даних. Ця робота важлива для забезпечення інформаційної безпеки, збереження довіри та зручності користувачів у цифровому світі і має потенціал позитивно вплинути на суспільство в цілому.