Վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծություն. առցանց բովանդակության իմաստավորում

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Նոյեմբերի 7, 2023

Insight ամփոփում

Մեքենայական ուսուցումը և AI-ն հեղափոխում են առցանց բովանդակության հսկայական քանակի վերլուծության ձևը: Վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծությունը, որը ավանդական բովանդակության վերլուծության ավելի ընդարձակ ձև է, օգտագործում է այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են բնական լեզվի մշակումը (NLP) և սոցիալական ցանցերի վերլուծությունը (SNA) ինտերնետի տվյալները դասակարգելու և հասկանալու համար: Սա ոչ միայն օգնում է նշել վնասակար բովանդակությունը, ինչպիսին է ատելության խոսքը, այլև արժեքավոր պատկերացումներ է տալիս ֆինանսական հանցագործությունների վերաբերյալ՝ զգալիորեն կրճատելով վերլուծության ժամանակը: Այնուամենայնիվ, տեխնոլոգիան նաև մտահոգություն է առաջացնում խորը կեղծ բովանդակության և քարոզչության տարածման վերաբերյալ: Քանի որ այն զարգանում է, այն ունի ավելի լայն հետևանքներ, ներառյալ բարելավված լեզվական թարգմանությունը, կողմնակալության հայտնաբերումը և ուժեղացված կիբերանվտանգության միջոցառումները:

Վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծության համատեքստ

Վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծությունը բովանդակության վերլուծության ավելի լայնածավալ տարբերակ է: Այս գործընթացը ներառում է լեզվական տարրերի, հատկապես կառուցվածքային բնութագրերի (օրինակ՝ հաղորդագրության երկարությունը, որոշակի տեքստի կամ պատկերի բաղադրիչների բաշխումը) և հաղորդակցության իմաստային թեմաների կամ իմաստի ուսումնասիրությունը: Նպատակն է բացահայտել օրինաչափություններն ու միտումները, որոնք կարող են օգնել AI-ին ավելի լավ դասակարգել տեղեկատվությունը և արժեք տալ դրան: Վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծությունը օգտագործում է AI/ML գործընթացն ավտոմատացնելու համար բնական լեզվի մշակման (NLP) և սոցիալական ցանցերի վերլուծության (SNA) միջոցով: 

NLP-ն օգտագործվում է կայքերում տեքստը հասկանալու համար, մինչդեռ SNA-ն օգտագործվում է այս կայքերի միջև հարաբերությունները որոշելու համար հիմնականում հիպերհղումների միջոցով: Այս մեթոդները կարող են օգնել բացահայտելու ատելության խոսքը սոցիալական ցանցերում և ուսումնասիրել ակադեմիական որակը և համայնքի ձևավորումը՝ առցանց գրառումների, մեկնաբանությունների և փոխազդեցությունների միջոցով: Մասնավորապես, NLP-ն կարող է տեքստը բաժանել առանձին բառերի և համապատասխանաբար վերլուծել դրանք: Բացի այդ, այս ալգորիթմը կարող է բացահայտել կոնկրետ հիմնաբառեր կամ արտահայտություններ կայքի բովանդակության մեջ: AI-ն կարող է նաև որոշել, թե որքան հաճախ են որոշ բառեր օգտագործվում և արդյոք դրանք օգտագործվում են դրական կամ բացասական համատեքստում:

Խանգարող ազդեցություն

Որոշ գիտնականներ պնդում են, որ քանի որ վեբ բովանդակությունը էքսպոնենցիալ աճում է և դառնում ավելի անկազմակերպ և անվերահսկելի, պետք է լինի ստանդարտացված մեթոդ, թե ինչպես ալգորիթմները կարող են ինդեքսավորել և իմաստավորել այս ամբողջ տեղեկատվությունը: Թեև կոդավորման միջոցով ավտոմատացված բովանդակության վերլուծությունը գոյություն ունի տասնամյակներ շարունակ, դրանք հիմնականում հետևում են հնացած արձանագրությանը. պարզապես բառերի հաճախականությունների հաշվում և տեքստային ֆայլերի մշակում: Խորը ուսուցումը և NLP-ն կարող են շատ ավելին անել՝ վարժեցնելով AI-ն՝ հասկանալու հաղորդագրությունների ենթատեքստն ու շարժառիթը: Իրականում, NLP-ն այնքան լավ է ստացվել բառերի վերլուծության և դասակարգման մեջ, որ այն ստեղծել է գրելու վիրտուալ օգնականներ, որոնք կարող են ընդօրինակել, թե ինչպես են մարդիկ կազմակերպում բառերն ու նախադասությունները: Ցավոք, նույն բեկումն այժմ օգտագործվում է խորը կեղծ բովանդակություն գրելու համար, ինչպիսիք են հոդվածները և գրառումները, որոնք նախատեսված են քարոզչության և ապատեղեկատվության խթանման համար:

Այնուամենայնիվ, վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծությունը լավ է դառնում ատելության և բռնի խոսքի մատնանշման և սոցիալական ցանցերում վատ դերակատարների բացահայտման գործում: Սոցիալական մեդիայի բոլոր հարթակները հենվում են բովանդակության վերանայման որոշ համակարգի վրա, որը կարող է մատնանշել նրանց, ովքեր խթանում են անօրինական գործողությունները կամ կիբերհարձակումը: Բացի բովանդակության չափավորությունից, վեբ մասշտաբի վերլուծությունը կարող է ստեղծել ուսումնական տվյալներ՝ օգնելու ալգորիթմներին բացահայտել ֆինանսական հանցագործությունները, ինչպիսիք են փողերի լվացումը, հարկերից խուսափելը և ահաբեկչության ֆինանսավորումը: 2021 թվականին արհեստական ​​ինտելեկտը նվազեցրեց ֆինանսական հանցագործությունները վերլուծելու համար անհրաժեշտ ժամանակը 20 շաբաթից (համարժեք մեկ մարդու վերլուծաբանի) մինչև 2 շաբաթ, ըստ FTI խորհրդատվական ընկերության: 

Վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծության հետևանքները

Վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծության ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Լեզուների թարգմանության տեխնոլոգիաների առաջընթացը՝ AI-ի բառերի ընդարձակ տվյալների բազայի և դրանց մշակութային նշանակության պատճառով:
• Գործիքներ, որոնք կարող են հայտնաբերել և գնահատել խոսքի և բովանդակության այլ տեսակների բազմազանությունն ու կողմնակալությունը: Այս հատկությունը կարող է օգտակար լինել կարծիքների և հոդվածների իսկությունը գնահատելու համար:
• Բարելավված տրամադրությունների վերլուծություն, որը դուրս է գալիս տեքստին բացասական կամ դրական հիմնաբառեր նշանակելուց և օգտատերերի ամբողջ վարքագծից առցանց:
• Ընդլայնված կիբերհարձակումների հայտնաբերում, քանի որ տեխնոլոգիան կարող է նույնականացնել հաքերների կողմից օգտագործվող բառերն ու ծածկագրերը:
• Երկար ժամանակահատվածում մեծ բովանդակության ավելի լավ ինդեքսավորում և կազմակերպում, ինչը կարող է օգտակար լինել կառավարության և հետազոտական ​​արխիվների համար:

Հարցեր մեկնաբանելու համար

• Որո՞նք են վեբ մասշտաբի բովանդակության վերլուծության այլ պոտենցիալ առավելությունները սոցիալական մեդիայի մոդերատորության մեջ:
• Որո՞նք են այս տեխնոլոգիայի օգտագործման հնարավոր դեպքերը այլ ոլորտներում: