Veb miqyaslı məzmun təhlili: Onlayn məzmunun mənasını vermək

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• Noyabr 7, 2023

Anlayış xülasəsi

Maşın öyrənməsi və süni intellekt böyük miqdarda onlayn məzmunu təhlil etməyimizdə inqilab edir. Ənənəvi məzmun təhlilinin daha geniş forması olan veb-miqyaslı məzmun təhlili internet məlumatlarını təsnif etmək və başa düşmək üçün təbii dil emalı (NLP) və sosial şəbəkə təhlili (SNA) kimi üsullardan istifadə edir. Bu, nəinki nifrət nitqi kimi zərərli məzmunu qeyd etməyə kömək edir, həm də maliyyə cinayətləri haqqında dəyərli fikirlər təqdim edir və təhlil vaxtını əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Bununla belə, texnologiya dərin saxta məzmunun və təbliğatın yayılması ilə bağlı narahatlıqlar da yaradır. İnkişaf etdikcə, təkmilləşdirilmiş dil tərcüməsi, qərəzliliyin aşkarlanması və təkmilləşdirilmiş kibertəhlükəsizlik tədbirləri də daxil olmaqla daha geniş təsirlərə malikdir.

Veb miqyaslı məzmun təhlili konteksti

Veb miqyaslı məzmun təhlili məzmun təhlilinin daha geniş miqyaslı versiyasıdır. Bu proses linqvistik elementlərin, xüsusilə struktur xüsusiyyətlərin (məsələn, mesaj uzunluğu, konkret mətn və ya təsvir komponentlərinin paylanması) və semantik mövzuların və ya ünsiyyətdə mənanın öyrənilməsindən ibarətdir. Məqsəd AI-ya məlumatları daha yaxşı təsnif etməyə və ona dəyər təyin etməyə kömək edə biləcək nümunələri və tendensiyaları aşkar etməkdir. Veb miqyaslı məzmun təhlili təbii dil emalı (NLP) və sosial şəbəkə təhlili (SNA) vasitəsilə prosesi avtomatlaşdırmaq üçün AI/ML istifadə edir. 

NLP veb-saytlardakı mətni başa düşmək üçün istifadə olunur, SNA isə bu saytlar arasındakı əlaqələri əsasən hiperlink vasitəsilə müəyyən etmək üçün istifadə olunur. Bu üsullar sosial mediada nifrət nitqini müəyyən etməyə və onlayn yazılar, şərhlər və qarşılıqlı əlaqələr vasitəsilə akademik keyfiyyəti və cəmiyyətin formalaşmasını öyrənməyə kömək edə bilər. Xüsusən də NLP mətni ayrı-ayrı sözlərə bölə bilər və sonra onları müvafiq olaraq təhlil edə bilər. Bundan əlavə, bu alqoritm veb saytın məzmununda xüsusi açar sözləri və ya ifadələri müəyyən edə bilər. Süni intellekt həmçinin müəyyən sözlərin nə qədər tez-tez istifadə olunduğunu və onların müsbət və ya mənfi kontekstdə istifadə olunduğunu müəyyən edə bilər.

Dağıdıcı təsir

Bəzi alimlər iddia edirlər ki, veb məzmunu eksponent olaraq artdığına və daha qeyri-mütəşəkkil və nəzarətsiz hala gəldiyinə görə, alqoritmlərin bütün bu məlumatları necə indeksləşdirə və anlamlandıra biləcəyinə dair standart bir üsul olmalıdır. Kodlaşdırma vasitəsilə avtomatlaşdırılmış məzmun təhlilləri onilliklər ərzində mövcud olsa da, onlar əsasən köhnəlmiş protokola əməl edirlər: sadəcə olaraq söz tezliklərini hesablayır və mətn fayllarını emal edir. Dərin öyrənmə və NLP mesajların arxasındakı konteksti və motivi başa düşmək üçün süni intellektə öyrətməklə daha çox şey edə bilər. Əslində, NLP sözlərin təhlili və təsnifatında o qədər yaxşı inkişaf etdi ki, insanların sözləri və cümlələri necə təşkil etdiyini təqlid edə bilən virtual yazı köməkçiləri yaratdı. Təəssüf ki, eyni irəliləyiş indi təbliğat və dezinformasiyanı təşviq etmək üçün hazırlanmış məqalələr və yazılar kimi dərin saxta məzmun yazmaq üçün istifadə olunur.

Buna baxmayaraq, veb-miqyaslı məzmun təhlili nifrət və zorakı nitqləri qeyd etməkdə və sosial şəbəkələrdə pis aktyorları müəyyən etməkdə yaxşılaşır. Bütün sosial media platformaları qeyri-qanuni fəaliyyətləri və ya kiber zorakılığı təşviq edənləri müəyyən edə bilən bəzi məzmuna baxış sisteminə əsaslanır. Məzmun moderasiyası ilə yanaşı, veb-miqyaslı təhlil alqoritmlərə çirkli pulların yuyulması, vergidən yayınma və terrorizmin maliyyələşdirilməsi kimi maliyyə cinayətlərini müəyyən etməyə kömək etmək üçün təlim məlumatları yarada bilər. FTI konsaltinq firmasına görə, 2021-ci ildə süni intellekt maliyyə cinayətlərinin təhlili üçün lazım olan vaxtı 20 həftədən (bir insan analitikinə bərabərdir) 2 həftəyə qədər azaldıb. 

Veb miqyaslı məzmun təhlilinin nəticələri

Veb miqyaslı məzmun təhlilinin daha geniş nəticələrinə aşağıdakılar daxil ola bilər: 

• Süni intellektin geniş sözlər bazası və onların mədəniyyətə əsaslanan mənası sayəsində dil tərcüməsi texnologiyalarında irəliləyişlər.
• Nitq və digər məzmun növlərində müxtəlifliyi və qərəzliliyi aşkarlaya və qiymətləndirə bilən alətlər. Bu xüsusiyyət məqalələrin və məqalələrin həqiqiliyini qiymətləndirmək üçün faydalı ola bilər.
• Mətnə və istifadəçilərin bütün onlayn davranışına mənfi və ya müsbət açar sözlər təyin etməkdən kənara çıxan təkmil əhval-ruhiyyə təhlili.
• Təkmilləşdirilmiş potensial kiberhücum aşkarlanması texnologiyası hakerlərin istifadə etdiyi sözləri və kodları müəyyən edə bilir.
• Böyük məzmunun uzun müddət ərzində daha yaxşı indeksləşdirilməsi və təşkili hökumət və tədqiqat arxivləri üçün faydalı ola bilər.

Şərh etmək üçün suallar

• Sosial media moderasiyasında veb-miqyaslı məzmun təhlilinin digər potensial faydaları hansılardır?
• Bu texnologiyanın digər sənayelərdə mümkün istifadə halları hansılardır?