ВИЯВЛЕННЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЯ КІБЕРЗАЛЯКУВАНЬ У ЦИФРОВИХ ТЕКСТАХ ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

У статті запропоновано комплексний підхід до виявлення та класифікації кіберзалякувань у цифрових текстах за допомогою штучного інтелекту. Підхід складається з трьох етапів: оцінювання та коригування репрезентативності датасету з урахуванням етичних критеріїв, нейромережевого виявлення та класифікації кіберзалякувань за різними типами (віковими, релігійними, етнічними, гендерними тощо), а також візуальної інтерпретації результатів моделі. Підхід дозволяє забезпечити неупередженість та відповідність етичним вимогам, а також надає пояснення рішень моделі щодо кожного виявленого типу кіберзалякування, що підвищує прозорість і довіру до систем штучного інтелекту. Результати дослідження підтверджують ефективність підходу, зокрема точність не нижче 94% для моделей BiLSTM і BERT для виявлення та класифікації кіберзалякувань, а також успішну адаптацію текстових датасетів до репрезентативних розподілів.