ਵੈੱਬ-ਸਕੇਲ ਸਮਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਔਨਲਾਈਨ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਵੈੱਬ-ਸਕੇਲ ਸਮਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਔਨਲਾਈਨ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਵੈੱਬ-ਸਕੇਲ ਸਮਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਔਨਲਾਈਨ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
- ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
- ਨਵੰਬਰ 7, 2023
ਇਨਸਾਈਟ ਸੰਖੇਪ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ AI ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਔਨਲਾਈਨ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ। ਵੈੱਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਰਵਾਇਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਰੂਪ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (SNA) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਫ਼ਰਤ ਭਰੇ ਭਾਸ਼ਣ ਵਰਗੀ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਵਿੱਤੀ ਅਪਰਾਧਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਡੂੰਘੀ ਨਕਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਚਾਰ ਦੇ ਫੈਲਣ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਸੁਧਾਰਿਆ ਅਨੁਵਾਦ, ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਵੈੱਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਦਰਭ
ਵੈੱਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾਈ ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਜਿਵੇਂ, ਸੰਦੇਸ਼ ਦੀ ਲੰਬਾਈ, ਖਾਸ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਵੰਡ) ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਅਰਥ ਥੀਮਾਂ ਜਾਂ ਅਰਥ। ਟੀਚਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵੈਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (SNA) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ AI/ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ SNA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਈਪਰਲਿੰਕਸ ਰਾਹੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਈਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਨਫ਼ਰਤ ਭਰੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਪੋਸਟਾਂ, ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਗਠਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, NLP ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਸੇ ਵੈਬਸਾਈਟ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਕੀਵਰਡਸ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਇਹ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਉਹ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਕੁਝ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਦਾ ਦਲੀਲ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂਕਿ ਵੈੱਬ ਸਮੱਗਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਅਸੰਗਠਿਤ ਅਤੇ ਬੇਕਾਬੂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਧੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਹੁੰਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਜਿਆਦਾਤਰ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਬਸ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ। ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਮਨੋਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ NLP ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਐਨਐਲਪੀ ਨੇ ਸ਼ਬਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੰਨਾ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੇ ਵਰਚੁਅਲ ਲਿਖਣ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਉਹੀ ਸਫਲਤਾ ਹੁਣ ਪ੍ਰੋਪੇਗੰਡਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲੇਖ ਅਤੇ ਪੋਸਟਾਂ ਵਰਗੀ ਡੂੰਘੀ ਨਕਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਵੈੱਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਫ਼ਰਤ ਅਤੇ ਹਿੰਸਕ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਮਾੜੇ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੁਝ ਸਮਗਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਜਾਂ ਸਾਈਬਰ ਧੱਕੇਸ਼ਾਹੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਜਮ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੈਬ-ਸਕੇਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਅਪਰਾਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੀ ਲਾਂਡਰਿੰਗ, ਟੈਕਸ ਚੋਰੀ, ਅਤੇ ਅੱਤਵਾਦੀ ਵਿੱਤ। ਸਲਾਹਕਾਰ ਫਰਮ FTI ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 2021 ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਵਿੱਤੀ ਅਪਰਾਧਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ 20 ਹਫ਼ਤਿਆਂ (ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੇ ਬਰਾਬਰ) ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ 2 ਹਫ਼ਤੇ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਵੈਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਵੈਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:
- AI ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਰਥਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ।
- ਉਹ ਸਾਧਨ ਜੋ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਓਪ-ਐਡਜ਼ ਅਤੇ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਕੀਵਰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਔਨਲਾਈਨ ਹੈ।
- ਸੰਭਾਵੀ ਸਾਈਬਰ ਅਟੈਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈਕਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਵੱਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ, ਜੋ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਲ
- ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਸੰਜਮ ਵਿੱਚ ਵੈਬ-ਸਕੇਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭ ਕੀ ਹਨ?
- ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਮਲੇ ਕੀ ਹਨ?
ਇਨਸਾਈਟ ਹਵਾਲੇ
ਇਸ ਸੂਝ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਲਿੰਕਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ:
