Search

The object of the research is the processing of textual data in the context of recognizing and analyzing pro-Russian propaganda. This article reviews the main methods and existing approaches to text classification and features of propaganda classification. The aim of the research is to develop a new system based on neural networks, which can both determine the political polarity of transmitted message sources and build various analytics based on collected data related to the Ukrainian-Russian war. To achieve this goal, a classification model based on the BERT text transformer is proposed, which is capable of classifying texts with higher accuracy than classical analogues and a number of algorithms that use the developed classification model to build various representations. Ref. 19, pic. 4, tabl. 1, Об’єктом дослідження є обробка текстових даних у контексті розпізнавання та аналітики проросійської пропаганди. У даній статті розглянуті основні методи та існуючі підходи щодо класифікації тексту та особливості класифікації пропаганди. Метою дослідження є розробка нової системи на базі нейронних мереж, що вміє як визначати політичну полярність переданих джерел повідомлень, так і будувати різноманітну аналітику на основі зібраних даних, що стосуються українсько-російської війни. Для досягнення мети пропонується класифікаційна модель на базі текстовоготрансформера BERT, що здатна класифікувати тексти з більшою точністю ніж класичні аналоги та ряд алгоритмів, що використовують розроблену класифікаційну модель, для побудови різноманітних представлень. Бібл. 19, іл. 4, табл. 1

Пояснювальна записка дипломного проекту складається з 6 розділів, містить 35 рисунків, 11 таблиць, 3 додатків та 35 джерел. Об`єкт дослідження: процес розпізнавання та аналітики пропаганди. Мета дипломного проекту: розробити нову систему на базі нейронних мереж, що вміє як визначати політичну полярність переданих джерел повідомлень, так і будувати різноманітну аналітику на основі зібраних даних, що стосуються українсько-російської війни. Практична цінність розробленої інформаційної системи полягає в можливості бути використаною для розробки рекомендацій щодо регулювання інформаційного простору, а також сприянню уникненню небажаної дії проросійської пропаганди. The explanatory note of the master’s dissertation consists of 6 sections, contains 35 pictures, 11 tables, 3 appendix, 35 sources. The object of study: the process of recognizing and analyzing propaganda. The aim of the diploma project: to develop a new system based on neural networks that can both determine the political polarity of the transmitted message sources and build various analytics based on the collected data related to the Ukrainian-Russian war. The practical value of the developed information system lies in the possibility of being used to develop recommendations for the regulation of the information space, as well as to help avoid the unwanted effects of pro-Russian propaganda.