Комплексний підхід до виявлення деструктивного українськомовного контенту в соціальних медіа

Simple item page
dc.citation.epage23
dc.citation.journalTitleІнформація, комунікація, суспільство 2025: ICS-2025 : матеріали XIV Міжнародної наукової конференції
dc.citation.spage22
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.authorФедушко, Соломія
dc.contributor.authorУстиянович, Тарас
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.coverage.temporal22-24 травня 2025 року, Львів
dc.date.accessioned2025-06-05T08:09:06Z
dc.date.created2025-05-22
dc.date.issued2025-05-22
dc.description.abstractThis paper presents developing and validating a complex approach to classify content into constructive and destructive. The fine-tuned FacebookAI/xlm-roberta-base transformer model achieved the best-balanced accuracy classification score of 93.45%. Our developments can be used in conjunction with each other to provide moderate resource consumption and improve interpretability.
dc.format.extent22-23
dc.format.pages2
dc.identifier.citationФедушко С. Комплексний підхід до виявлення деструктивного українськомовного контенту в соціальних медіа / Соломія Федушко, Тарас Устиянович // Інформація, комунікація, суспільство 2025: ICS-2025 : матеріали XIV Міжнародної наукової конференції, 22-24 травня 2025 року, Львів. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2025. — С. 22–23. — (Лінгвістичні технології інформаційної діяльності).
dc.identifier.citationenFedushko S. Kompleksnyi pidkhid do vyiavlennia destruktyvnoho ukrainskomovnoho kontentu v sotsialnykh media / Solomiia Fedushko, Taras Ustyianovych // Informatsiia, komunikatsiia, suspilstvo 2025: ICS-2025 : materialy XIV Mizhnarodnoi naukovoi konferentsii, 22-24 travnia 2025 roku, Lviv. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2025. — P. 22–23. — (Linhvistychni tekhnolohii informatsiinoi diialnosti).
dc.identifier.isbn978-966-994-052-0
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/65896
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofІнформація, комунікація, суспільство 2025: ICS-2025 : матеріали XIV Міжнародної наукової конференції, 2025
dc.relation.references[1] Ustyianovych, T., Barbosa, D. (2024). Instant Messaging Platforms News Multi-Task Classification for Stance, Sentiment, and Discrimination Detection. Ukrainian Natural Language Processing Workshop. 30-40.
dc.relation.references[2] Fedushko, S., Syerov, Y., & Kryvinska, N. (2024). AntiFake System: Machine Learning-Based System for Verification of Fake News. Procedia Computer Science, 238, 663-670.
dc.relation.references[3] Zhuang, B., Liu, J., Pan, Z., He, H., Weng, Y., & Shen, C. (2023). A Survey on Efficient Training of Transformers. Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-23)Survey Track. 6823-6831. https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0764.pdf
dc.relation.references[4] KoalaAI. (2023). Text-Moderation [Model]. Hugging Face. https://huggingface.co/KoalaAI/TextModeration
dc.relation.references[5] Menghani, G. (2023). Efficient deep learning: a survey on making deep learning models smaller, faster, and better. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-37. https://doi.org/10.1145/3578938
dc.relation.references[6] Дупляк, С., Шаховська, Н. (2023). Оцінка адекватності контенту за контекстом методами ансамблів моделей BERT. Вісник Хмельницького національного університету, 323(4), 118-122.
dc.relation.referencesen[1] Ustyianovych, T., Barbosa, D. (2024). Instant Messaging Platforms News Multi-Task Classification for Stance, Sentiment, and Discrimination Detection. Ukrainian Natural Language Processing Workshop. 30-40.
dc.relation.referencesen[2] Fedushko, S., Syerov, Y., & Kryvinska, N. (2024). AntiFake System: Machine Learning-Based System for Verification of Fake News. Procedia Computer Science, 238, 663-670.
dc.relation.referencesen[3] Zhuang, B., Liu, J., Pan, Z., He, H., Weng, Y., & Shen, C. (2023). A Survey on Efficient Training of Transformers. Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-23)Survey Track. 6823-6831. https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0764.pdf
dc.relation.referencesen[4] KoalaAI. (2023). Text-Moderation [Model]. Hugging Face. https://huggingface.co/KoalaAI/TextModeration
dc.relation.referencesen[5] Menghani, G. (2023). Efficient deep learning: a survey on making deep learning models smaller, faster, and better. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-37. https://doi.org/10.1145/3578938
dc.relation.referencesen[6] Dupliak, S., Shakhovska, N. (2023). Otsinka adekvatnosti kontentu za kontekstom metodamy ansambliv modelei BERT. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, 323(4), 118-122.
dc.relation.urihttps://www.ijcai.org/proceedings/2023/0764.pdf
dc.relation.urihttps://huggingface.co/KoalaAI/TextModeration
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1145/3578938
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2025
dc.subjectонлайн комунікація
dc.subjectкласифікація контенту
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectмультимодальні дані
dc.subjectансамблеві методи
dc.titleКомплексний підхід до виявлення деструктивного українськомовного контенту в соціальних медіа
dc.typeConference Abstract

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2025_Fedushko_S-Kompleksnyi_pidkhid_do_vyiavlennia_22-23.pdf
Size:
559.01 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2025_Fedushko_S-Kompleksnyi_pidkhid_do_vyiavlennia_22-23__COVER.png
Size:
1.35 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.79 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Інформація,комунікація,суспільство (ICS-2025). – 2025 р.