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Cette monographie s'adresse aux spécialistes de la cybersécurité, de l'apprentissage automatique, de la linguistique informatique et des systèmes d'intelligence artificielle, ainsi qu'à ceux qui obtiennent un niveau éducatif et scientifique de l'enseignement supérieur en technologies de l'information. Les auteurs examinent les outils de traitement du langage naturel (NLP), d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, ainsi que l'analyse des données massives (big data). La monographie présente les résultats d'expériences utilisant divers modèles, notamment TF-IDF, transform embeddings, SVM et knowledge graphs. La recherche couvre l'identification de fausses sources dans les réseaux sociaux, le développement d'un ensemble de critères pour détecter les sources de désinformation, et la détection de la rhétorique hostile, du sarcasme et du comportement inauthentique des utilisateurs dans les chats. La monographie est soutenue par le Fonds national de recherche de l'Ukraine "Développement d'un système d'information pour la détection automatique des sources de désinformation et du comportement inauthentique des utilisateurs de chats", numéro d'enregistrement du projet 33/0012 du 3/03/2025 (2023.04/0012).