Веб масштабындағы мазмұнды талдау: Интернеттегі мазмұнды түсіну

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Қараша 7, 2023

Түсінікті қорытынды

Машиналық оқыту және AI біздің онлайн мазмұнның үлкен көлемін талдау тәсілімізде төңкеріс жасайды. Веб масштабындағы мазмұнды талдау, дәстүрлі мазмұнды талдаудың кеңірек түрі, интернет деректерін санаттау және түсіну үшін табиғи тілді өңдеу (NLP) және әлеуметтік желіні талдау (SNA) сияқты әдістерді пайдаланады. Бұл өшпенділік сияқты зиянды мазмұнды анықтауға көмектесіп қана қоймайды, сонымен қатар қаржылық қылмыстар туралы құнды түсініктер береді және талдау уақытын айтарлықтай қысқартады. Дегенмен, технология терең фейк мазмұны мен насихатының таралуына қатысты алаңдаушылық тудырады. Ол дамып келе жатқанда, оның жақсартылған тілдегі аудармасын, біржақтылықты анықтауды және киберқауіпсіздік шараларын жақсартуды қоса алғанда, кеңірек әсері бар.

Веб масштабындағы мазмұнды талдау контексті

Веб масштабындағы мазмұнды талдау - мазмұнды талдаудың ауқымды нұсқасы. Бұл процесс лингвистикалық элементтерді, әсіресе құрылымдық сипаттамаларды (мысалы, хабарламаның ұзақтығы, белгілі бір мәтін немесе кескін компоненттерінің таралуы) және семантикалық тақырыптарды немесе коммуникациялардағы мағынаны зерттеуді қамтиды. Мақсат - AI-ға ақпаратты жақсырақ санаттауға және оған мән беруге көмектесетін үлгілер мен трендтерді ашу. Веб масштабындағы мазмұнды талдау табиғи тілді өңдеу (NLP) және әлеуметтік желіні талдау (SNA) арқылы процесті автоматтандыру үшін AI/ML пайдаланады. 

NLP веб-сайттардағы мәтінді түсіну үшін пайдаланылады, ал SNA осы сайттар арасындағы қарым-қатынастарды негізінен гиперсілтемелер арқылы анықтау үшін қолданылады. Бұл әдістер әлеуметтік желілердегі өшпенділік сөздерін анықтауға және онлайн жазбалар, пікірлер және өзара әрекеттесу арқылы академиялық сапаны және қауымдастықтың қалыптасуын зерттеуге көмектеседі. Атап айтқанда, NLP мәтінді жеке сөздерге бөліп, содан кейін оларды сәйкесінше талдай алады. Бұған қоса, бұл алгоритм веб-сайт мазмұнындағы нақты кілт сөздерді немесе сөз тіркестерін анықтай алады. Сондай-ақ AI белгілі бір сөздердің қаншалықты жиі қолданылатынын және олардың оң немесе теріс контексте қолданылатынын анықтай алады.

Деструктивті әсер

Кейбір ғалымдар веб-контент экспоненциалды түрде көбейіп, ұйымдаспаған және бақыланбайтын бола бастағандықтан, алгоритмдердің осы ақпаратты қалай индекстейтіні және мағынасын беретіні туралы стандартталған әдіс болуы керек деп санайды. Кодтау арқылы автоматтандырылған мазмұнды талдау ондаған жылдар бойы болғанымен, олар негізінен ескірген протоколды ұстанады: жай сөз жиілігін санау және мәтіндік файлдарды өңдеу. Терең оқыту және NLP хабарламалардың артындағы контекст пен мотивті түсіну үшін AI-ны үйрету арқылы көп нәрсені жасай алады. Шын мәнінде, NLP сөздерді талдау мен санаттауда жақсы болғаны сонша, ол адамдардың сөздер мен сөйлемдерді қалай ұйымдастыратынын ұқсата алатын виртуалды жазу көмекшілерін дүниеге әкелді. Өкінішке орай, дәл сол серпіліс қазір үгіт-насихат пен жалған ақпаратты таратуға арналған мақалалар мен посттар сияқты терең фейк контентті жазу үшін қолданылады.

Соған қарамастан, веб-масштабты мазмұнды талдау өшпенділік пен зорлық-зомбылықты білдіретін сөздерді анықтауда және әлеуметтік желілердегі жаман актерлерді анықтауда жақсы жұмыс істейді. Барлық әлеуметтік медиа платформалары заңсыз әрекеттерді немесе кибербуллингті насихаттайтындарды анықтай алатын кейбір мазмұнды шолу жүйесіне сүйенеді. Мазмұнды модерациялаудан басқа, веб-масштабты талдау алгоритмдерге ақшаны жылыстату, салық төлеуден жалтару және терроризмді қаржыландыру сияқты қаржылық қылмыстарды анықтауға көмектесетін оқу деректерін жасай алады. FTI консалтингтік фирмасының мәліметінше, 2021 жылы AI қаржылық қылмыстарды талдауға кететін уақытты 20 аптадан (бір адам талдаушысына тең) 2 аптаға дейін қысқартты. 

Веб масштабындағы мазмұнды талдаудың салдары

Веб масштабындағы мазмұнды талдаудың кеңірек салдары мыналарды қамтуы мүмкін: 

• AI сөздердің кең дерекқоры мен олардың мәдениетке негізделген мағынасына байланысты тілдік аударма технологияларындағы жетістіктер.
• Сөйлеудегі және басқа мазмұн түрлеріндегі әртүрлілік пен біржақтылықты анықтайтын және бағалай алатын құралдар. Бұл мүмкіндік мақалалар мен мақалалардың түпнұсқалығын бағалауда пайдалы болуы мүмкін.
• Мәтінге және пайдаланушылардың желідегі бүкіл әрекетіне теріс немесе оң кілт сөздерді тағайындаумен шектелмейтін жақсартылған көңіл-күй талдауы.
• Жетілдірілген әлеуетті кибершабуылды анықтау, өйткені технология хакерлер пайдаланатын сөздер мен кодтарды анықтай алады.
• Ұзақ уақыт бойы үлкен мазмұнды жақсырақ индекстеу және ұйымдастыру, бұл мемлекеттік және зерттеу мұрағаттары үшін пайдалы болуы мүмкін.

Түсініктеме беруге арналған сұрақтар

• Әлеуметтік медиа модерациясында веб-масштабты мазмұнды талдаудың басқа қандай артықшылықтары бар?
• Бұл технологияны басқа салаларда қолданудың қандай ықтимал жағдайлары бар?