Система аналізу коментарів з метою виявлення мови ворожнечі, домагань та знущань

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота 58 ст., 39 рис., 3 табл., 31 посилання. Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Філіпенком Михайлом-Іваном Юрійовичом. Тема роботи: “Система аналізу коментарів з метою виявлення мови ворожнечі, домагань та знущань”. Дана робота спрямована на отримання ступеня магістра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою розробки даної системи є розробка програмного продукту, який спочатку порівнює різноманітні алгоритми класифікації текстів методами обробки природної мови, а потім дозволяє користувачу використовувати отриману навчену нейромережу для самостійного використання. На вхід мережі подаватиметься текст, а на виході користувач отримуватиме ймовірність, що поданий текст містить елементи непристойного спілкування. Результатом виконання магістерської кваліфікаційної роботи є система обробки тексту за допомогою нейронних мереж, яка дозволяє визначити ймовірність, що поданий на вхід текст, містить у собі елементи знущання чи мови ворожнечі. Master's thesis of the 58 pages, 39 figures, 3 tables, 31 references. The master's qualification work was completed by the student of the CSAI-22 group, Mykhaylo-Ivan Yuriyovych Filipenko. The topic of the work: "Comment analysis system for the purpose of detecting hate speech, harassment, and bullying". This work is aimed at obtaining a master's degree in the specialty 122 "Computer science". The purpose of developing this system is to develop a software product that first compares various text classification algorithms using natural language processing methods, and then allows the user to use the resulting trained neural network for personal use. Text will be sent to the input of the network, and at the output, the user will receive a probability that the submitted text contains elements of obscene communication. The result of the master's qualification work is a text processing system using neural networks, which allows you to determine the probability that the input text contains elements of abuse or hate speech.