Віталій Ярославович Круціцький, Інна Іванівна Сугоняк
{"title":"Оцінка ефективності використання інструментів NLP та систем AI для аналізу рекламних оголошень у системах обміну інтернет-рекламою ","authors":"Віталій Ярославович Круціцький, Інна Іванівна Сугоняк","doi":"10.26642/ten-2023-1(91)-161-165","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Дослідження визначає ефективність використання інструментів обробки природної мови та систем штучного інтелекту для аналізу рекламних кампаній у системах обміну реклами в інтернеті. Стаття розглядає, які інструменти можуть бути використані для виявлення ключових слів у тексті оголошень, а також як ці інструменти можуть бути поєднані зі спеціалізованими моделями машинного навчання для виявлення шахрайської та зловмисної інформації у вебсерверах обміну реклами. Стаття ілюструє, які метрики можуть бути використані для оцінки контенту рекламних оголошень на предмет небажаного вмісту, використовуючи сучасні системи штучного інтелекту. Проводиться аналіз існуючих інструментів та результатів їх роботи на прикладі реального рекламного оголошення з підвищеною небезпекою. Надається детальний звіт відповідно до різних метрик оцінки. Визначається доцільність інтеграції описаних вище технологій у бізнес-логіку рекламних мереж.","PeriodicalId":33761,"journal":{"name":"Tekhnichna inzheneriia","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Tekhnichna inzheneriia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26642/ten-2023-1(91)-161-165","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Дослідження визначає ефективність використання інструментів обробки природної мови та систем штучного інтелекту для аналізу рекламних кампаній у системах обміну реклами в інтернеті. Стаття розглядає, які інструменти можуть бути використані для виявлення ключових слів у тексті оголошень, а також як ці інструменти можуть бути поєднані зі спеціалізованими моделями машинного навчання для виявлення шахрайської та зловмисної інформації у вебсерверах обміну реклами. Стаття ілюструє, які метрики можуть бути використані для оцінки контенту рекламних оголошень на предмет небажаного вмісту, використовуючи сучасні системи штучного інтелекту. Проводиться аналіз існуючих інструментів та результатів їх роботи на прикладі реального рекламного оголошення з підвищеною небезпекою. Надається детальний звіт відповідно до різних метрик оцінки. Визначається доцільність інтеграції описаних вище технологій у бізнес-логіку рекламних мереж.