MUSTAQIL ISH

KIRISH Hozirgi raqamli davrda ijtimoiy tarmoqlar global kommunikatsiya va axborot almashishning ajralmas qismiga aylandi. Facebook, Instagram, Telegram, YouTube kabi platformalar millionlab foydalanuvchilarni birlashtirib, har kuni cheksiz miqdordagi kontent va izohlar yaratilishiga sabab bo'lmoqda. Ushbu platformalar shaxslar va tashkilotlar uchun fikr almashish, yangiliklar tarqatish va ijtimoiy aloqalarni mustahkamlash uchun noyob imkoniyatlar yaratadi. Biroq, bu katta hajmdagi ma'lumotlar oqimi bilan birga, zararli, haqoratli, spam va nojo'ya izohlar paydo bo'lish xavfi ham ortmoqda. Bunday salbiy kontent nafaqat foydalanuvchilar tajribasini buzadi, balki ijtimoiy muhitda nafrat nutqi va kiberbullingning tarqalishiga ham sabab bo'lishi mumkin. Natijada, ushbu muammoga qarshi kurashish zamonaviy internet platformalari uchun ustuvor vazifaga aylanib, samarali Content Moderation mexanizmlariga bo'lgan ehtiyojni keskin oshirmoqda. Shuning uchun, ijtimoiy tarmoqlardagi katta hajmdagi izohlarni samarali filtrlash tizimlarini ishlab chiqish dolzarb ilmiy va amaliy ahamiyatga ega. [rasm]} Ushbu tadqiqotning asosiy muammosi shundaki, ijtimoiy tarmoqlardagi millionlab izohlarni inson resurslari yordamida qo'lda nazorat qilish amalda imkonsiz va juda ko'p vaqt hamda mablag' talab qiladi. An'anaviy usullar bilan Toxic Comment Detection jarayonini amalga oshirish qiyinligi sababli, zararli kontent ko'pincha filtrdan o'tib, keng auditoriyaga tarqalib ketadi. Bu holat foydalanuvchilarning platformaga bo'lgan ishonchini pasaytiradi va ularning onlayn xavfsizligiga tahdid soladi. Shu sababli, Big Data Texnologiyalaridan foydalangan holda, Machine Learning va Artificial Intelligence prinsiplariga asoslangan avtomatik filtrlash tizimini yaratish zarurati paydo bo'ldi. Mazkur tadqiqotning maqsadi – ijtimoiy tarmoqlardagi izohlarni avtomatik ravishda tahlil qilib, ularni "toksik" yoki "toza" deb tasniflovchi, yuqori aniqlikdagi tizimni ishlab chiqish va joriy etishdan iborat. Bu m ...