Veb-miqyosdagi kontentni tahlil qilish: Onlayn kontentni tushunish

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Kvant davrini bashorat qilish
• Noyabr 7, 2023

Aniq xulosa

Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt biz katta hajmdagi onlayn kontentni tahlil qilish usulini inqilob qilmoqda. An'anaviy kontent tahlilining kengroq shakli bo'lgan veb-miqyosdagi kontent tahlili internet ma'lumotlarini turkumlash va tushunish uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va ijtimoiy tarmoq tahlili (SNA) kabi usullardan foydalanadi. Bu nafaqat nafrat nutqi kabi zararli kontentni aniqlashga yordam beradi, balki moliyaviy jinoyatlar haqida qimmatli tushunchalar beradi va tahlil qilish vaqtini sezilarli darajada kamaytiradi. Biroq, texnologiya chuqur soxta kontent va tashviqotning tarqalishi haqida ham xavotir uyg'otadi. Rivojlanar ekan, u kengroq ta'sir ko'rsatadi, jumladan, tilni tarjima qilish yaxshilanadi, noto'g'rilikni aniqlash va kiberxavfsizlik choralarini kuchaytiradi.

Veb-miqyosdagi kontentni tahlil qilish konteksti

Veb-miqyosdagi kontent tahlili kontent tahlilining kengroq miqyosdagi versiyasidir. Bu jarayon lingvistik elementlarni, xususan, strukturaviy xususiyatlarni (masalan, xabar uzunligi, ma'lum matn yoki tasvir komponentlarini taqsimlash) va semantik mavzularni yoki aloqa ma'nosini o'rganishni o'z ichiga oladi. Maqsad, sun'iy intellektga ma'lumotni yaxshiroq tasniflash va unga qiymat belgilashga yordam beradigan naqsh va tendentsiyalarni ochib berishdir. Veb-miqyosdagi kontent tahlili tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va ijtimoiy tarmoq tahlili (SNA) orqali jarayonni avtomatlashtirish uchun AI/MLdan foydalanadi. 

NLP veb-saytlardagi matnni tushunish uchun ishlatiladi, SNA esa ushbu saytlar o'rtasidagi munosabatlarni asosan giperhavolalar orqali aniqlash uchun ishlatiladi. Ushbu usullar ijtimoiy tarmoqlarda nafrat so'zlarini aniqlashga yordam beradi va onlayn postlar, sharhlar va o'zaro ta'sirlar orqali akademik sifat va jamiyat shakllanishini o'rganishga yordam beradi. Xususan, NLP matnni alohida so'zlarga bo'lib, keyin ularni shunga mos ravishda tahlil qilishi mumkin. Bundan tashqari, ushbu algoritm veb-sayt tarkibidagi muayyan kalit so'zlarni yoki iboralarni aniqlay oladi. AI shuningdek, ma'lum so'zlarning qanchalik tez-tez ishlatilishini va ular ijobiy yoki salbiy kontekstda ishlatilishini aniqlay oladi.

Buzg'unchi ta'sir

Ba'zi olimlarning ta'kidlashicha, veb-kontent eksponent ravishda o'sib borayotgani va tartibsiz va nazoratsiz bo'lib borayotganligi sababli, algoritmlar ushbu ma'lumotlarni qanday qilib indekslashi va tushunishi mumkinligining standartlashtirilgan usuli bo'lishi kerak. Kodlash orqali avtomatik kontent tahlillari o'nlab yillar davomida mavjud bo'lsa-da, ular asosan eskirgan protokolga amal qiladi: oddiygina so'z chastotalarini hisoblash va matnli fayllarni qayta ishlash. Chuqur o'rganish va NLP AIni xabarlar ortidagi kontekst va motivni tushunishga o'rgatish orqali ko'proq narsani qila oladi. Darhaqiqat, NLP so'zlarni tahlil qilish va tasniflashda shunchalik yaxshi bo'ldiki, u odamlarning so'z va jumlalarni qanday tashkil qilishiga taqlid qila oladigan virtual yozish yordamchilarini tug'di. Afsuski, ayni yutuq hozirda tashviqot va noto'g'ri ma'lumotni targ'ib qilishga mo'ljallangan maqolalar va postlar kabi chuqur soxta kontentni yozish uchun foydalanilmoqda.

Shunga qaramay, veb-miqyosdagi kontent tahlili nafrat va zo'ravon nutqni aniqlashda va ijtimoiy tarmoqlardagi yomon aktyorlarni aniqlashda yaxshilanmoqda. Barcha ijtimoiy media platformalari noqonuniy faoliyat yoki kiberbullingni targ'ib qiluvchilarni aniqlay oladigan kontentni tekshirish tizimiga tayanadi. Kontent moderatsiyasidan tashqari, veb-miqyosdagi tahlil algoritmlarga pul yuvish, soliq to'lashdan bo'yin tovlash va terrorizmni moliyalashtirish kabi moliyaviy jinoyatlarni aniqlashga yordam beradigan o'quv ma'lumotlarini yaratishi mumkin. FTI konsalting firmasiga ko'ra, 2021 yilda sun'iy intellekt moliyaviy jinoyatlarni tahlil qilish uchun ketadigan vaqtni 20 haftadan (bir inson tahlilchisiga teng) 2 haftagacha qisqartirdi. 

Veb-miqyosdagi kontent tahlilining oqibatlari

Veb-miqyosdagi kontent tahlilining kengroq oqibatlari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin: 

• AIning so'zlarning keng ma'lumotlar bazasi va ularning madaniyatga asoslangan ma'nosi tufayli tilni tarjima qilish texnologiyalaridagi yutuqlar.
• Nutq va boshqa kontent turlaridagi xilma-xillik va noxolislikni aniqlash va baholash mumkin bo'lgan vositalar. Bu xususiyat sharhlar va maqolalarning haqiqiyligini baholashda foydali bo'lishi mumkin.
• Takomillashtirilgan hissiyot tahlili, bu matnga salbiy yoki ijobiy kalit so'zlarni belgilash va foydalanuvchilarning butun onlayn xatti-harakatiga taalluqli.
• Kengaytirilgan potentsial kiberhujumni aniqlash, chunki texnologiya xakerlar tomonidan ishlatiladigan so'zlar va kodlarni aniqlay oladi.
• Hukumat va tadqiqot arxivlari uchun foydali bo'lishi mumkin bo'lgan uzoq vaqt davomida katta kontentni yaxshiroq indekslash va tashkil qilish.

Izoh uchun savollar

• Ijtimoiy media moderatsiyasida veb-miqyosdagi kontent tahlilining boshqa qanday afzalliklari bor?
• Ushbu texnologiyadan boshqa sohalarda qanday foydalanish mumkin?