Віталій Ярославович Круціцький, Інна Іванівна Сугоняк
{"title":"使用NLP和人工智能工具分析在线广告系统中广告的有效性评估","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":"{\"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}","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}
Оцінка ефективності використання інструментів NLP та систем AI для аналізу рекламних оголошень у системах обміну інтернет-рекламою
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.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
