ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ВЫЯВЛЕНИЯ ЯЗЫКА НЕНАВЕСТИ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ - Akhmetova, S.T.; Yunussova, A.A.; Alisheva , S.S.; Olzhataeva, B.T.; Mussirepova, E.B. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2026)
Непрерывное развитие социальных сетей, расширяя возможности получения и передачи информации, также способствует быстрому распространению комментариев в социальных сетях, полных агрессии, дискриминации и ненависти. Рост количества сообщений и комментариев, содержащих ненависть и кибербуллинг, в социальных сетях и на онлайн-платформах создает необходимость в разработке эффективных и надежных методов автоматического обнаружения. В этом контексте данное исследование направлено на совершенствование методов машинного обучения для автоматического обнаружения комментариев с оскорбительным содержанием в социальных сетях. Целью исследовательской работы является создание гибридной модели глубокого обучения, сочетающей архитектуры LSTM и CNN, для классификации комментариев, полученных из социальных сетей, и оценка ее эффективности. Предложенная модель использует сеть LSTM для выявления долгосрочных контекстных зависимостей и сеть CNN для извлечения локальных n-граммовых признаков. Такая архитектура позволяет проводить всесторонний анализ семантической структуры текста и точно идентифицировать последовательности слов с оскорбительным содержанием. В исследовании использовался предварительно аннотированный набор данных из социальных сетей. Для повышения качества и надежности аннотирования данных был использован подход с участием человека, а также проанализирован уровень согласованности между аннотаторами. В процессе обучения и валидации модели использовались широко распространенные метрики оценки, такие как точность, прецизия, полнота, F1-мера и AUC-ROC. Экспериментальные результаты показали, что предложенная гибридная модель LSTM–CNN превзошла существующие классические методы, включая машины опорных векторов, случайные леса и отдельные модели LSTM и CNN. В частности, модель достигла точности 93,2%, специфичности 91,5%, полноты 94,0%, F1-меры 92,7% и AUC-ROC 0,95. Результаты исследования показали, что предложенный метод может эффективно выявлять сложные лингвистические закономерности даже в случае дисбаланса данных. Полученный подход может быть использован для создания автоматизированных систем модерации контента, направленных на повышение безопасности в Интернете. В будущем планируется внедрение преобразованных эмбеддингов, механизмов внимания и возможностей кроссплатформенной адаптации для повышения точности и обобщающей способности модели.