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La monografia si rivolge agli specialisti di cybersecurity, machine learning, linguistica informatica e sistemi di intelligenza artificiale, nonché a coloro che hanno conseguito un livello educativo e scientifico di istruzione superiore in informatica. Gli autori prendono in considerazione strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), apprendimento automatico e apprendimento profondo, nonché l'analisi dei big data. La monografia presenta i risultati di esperimenti condotti utilizzando vari modelli, tra cui TF-IDF, transform embeddings, SVM e knowledge graphs. La ricerca riguarda…mehr

Produktbeschreibung
La monografia si rivolge agli specialisti di cybersecurity, machine learning, linguistica informatica e sistemi di intelligenza artificiale, nonché a coloro che hanno conseguito un livello educativo e scientifico di istruzione superiore in informatica. Gli autori prendono in considerazione strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), apprendimento automatico e apprendimento profondo, nonché l'analisi dei big data. La monografia presenta i risultati di esperimenti condotti utilizzando vari modelli, tra cui TF-IDF, transform embeddings, SVM e knowledge graphs. La ricerca riguarda l'identificazione di fonti false nei social network, lo sviluppo di una serie di criteri per l'individuazione di fonti di disinformazione e il rilevamento di retorica ostile, sarcasmo e comportamento non autentico degli utenti nelle chat. La monografia è sostenuta dal Fondo Nazionale di Ricerca dell'Ucraina "Sviluppo di sistemi informativi per il rilevamento automatico di fonti di disinformazione e di comportamenti inautentici degli utenti delle chat", numero di registrazione del progetto 33/0012 dal 3/03/2025 (2023.04/0012).
Autorenporträt
Olga Lozynska est professeur associé, Victoria Vysotska est professeur et Oksana Markiv est professeur associé au département des systèmes d'information et des réseaux de l'université nationale polytechnique de Lviv.