Машинное понимание новостного потока

Задача машинного «понимания» и сравнения текстов выходит за рамки простого поиска ключевых слов, уходя в область семантического анализа и выявления скрытых паттернов.

Объем новостного контента растет экспоненциально, и ручной анализ его достоверности, оригинальности и взаимосвязей становится невозможным. В условиях распространения дезинформации и низковербального копирования важно не просто найти дубли, но и выявить смысловые корреляции и стилистические заимствования.

Программа автоматизирует процессы, которые раньше требовали ручного труда:

• мониторинг трансляции и вариаций новостных сюжетов;
• оценку оригинальности не на уровне текста, а на уровне смысла;
• сравнительный анализ стилистики и тональности разных источников.

Программа применяет многофакторную систему оценки, совмещая:

• выявление корреляционных зависимостей — поиск неочевидных смысловых связей между публикациями;
• анализ стилистических особенностей — оценка авторского почерка и языковых паттернов;
• определение глубины оригинальности — выход за рамки текстовых совпадений к оценке смысловой уникальности;
• формирование интегральных рейтинговых показателей, обеспечивающих наглядность результатов.

Инструмент многофункционален. Редакции могут объективно оценивать работу журналистов. Аналитики — отслеживать информационные тренды и влияние. Исследователи — проводить масштабный контент-анализ.

Подробнее – в опубликованном патенте № 2025697709 на сайте ЦИСиТТ