ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛЕЙ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖУ ПРОЦЕСІ ЇХ ІНТЕГРАЦІЇ В СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ ПОЛІТИЧНОГОІНТЕРНЕТ-ДИСКУРСУ

Анотація

У статті висвітлено проблему оцінювання ефективності моделей штучних нейронних мереж під
час їх інтеграції в системи моніторингу політичного інтернет-дискурсу зі складною інтегрованою при-
родною мовою��. А????в��������������тор підкреслює???? ���������������������������������перспективність, актуальність тощ????о�������������������������������� використання інноваційного ін-
струментарію у сучасних лінгвістичних дослідженнях. Мовиться про актуалізацію у таких дослідженнях
нейромережевих моделей (зокрема, з архітектурою типу Transformer), які показують високу ефективність
у завданнях автоматизації процесів обробки текстових даних (в тому числі й політичного інтернет-дис-
курсу). Проведений аналіз показав, що оцінка ефективності таких моделей виключно на базі узвичаєних
обчислювальних метрик, покликаних працювати зі структурованими даними, не продуктивна. Саме тому
важливим є випрацювання чітких, прозорих та логічних лінгвістичних критеріїв, варіант яких представ-
лений у цьому дослідженні. Надійність результатів обробки та аналізу текстових даних нейромереже-
вими моделями корелює з інтегруванням до їх роботи методів лінгвістичної верифікації на всіх етапах
навчання й тестування останніх. Своєю чергою, це дозволить суттєво знизити ризик хибних інтерпре-
тацій політично маркованих висловлювань, що особливо продуктивно у випадку використання цього
інструменту у системах моніторингу політичного дискурсу. Значущою також є розробка інтерпретованих
нейромережевих архітектур, оскільки вони забезпечать прозорість, логіку та наступність процесу оброб-
ки текстових даних. Окрім того, такі архітектури підвищать якість лінгвістичного аналізу й сприятимуть
глибшому розумінню користувачами процесу формування моделями семантичних репрезентацій. Також
це важливо в контексті актуалізації подібних систем у політичному контексті: як бази для ухвалення тих
чи тих політичних рішень. Перспективу подальших досліджень аналізованої проблеми складає удоскона-
лення підходів до навчання нейромережевих моделей, які враховуватимуть динамічні зміни політичного
інтернет-дискурсу та мінливість його контекстів. Відповідне удосконалення суттєво підвищить ефектив-
ність використання нейромережевих моделей в умовах швидко змінюваного інформаційного середовища
та диджиталізаційних змін.
Ключові слова: нейромережеве моделювання, дослідження нейромережевого моделювання, при-
кладна лінгвістика, комп’ютерна лінгвістика, обчислювальна лінгістика, штучні нейронні мережі, нейро-
мережеві моделі, оцінка нейромережевих моделей.