Автоматична класифікація повідомлень про повітряні загрози у telegram-каналах

Abstract

В умовах сучасних воєнних конфліктів швидкість та точність обробки інформації про повітряні загрози стає критично важливою для забезпечення безпеки цивільного населення. Дослідження присвячене розробці системи автоматичної класифікації повідомлень про повітряні загрози у Telegram-каналах з використанням методів машинного навчання та обробки природної мови. Запропонована система досягла точності класифікації 88.2% та може обробляти до 1000 повідомлень на хвилину в режимі реального часу. Telegram-канали стали основним джерелом інформації про повітряні загрози в Україні під час російсько-української війни. Щоденно публікується тисячі повідомлень різного характеру: від офіційних сповіщень про повітряну тривогу до неперевірених чуток та дезінформації. Автоматична класифікація таких повідомлень є критично важливою задачею для забезпечення швидкого реагування на реальні загрози, фільтрації неперевірених даних та дезінформації, підтримки ситуаційної обізнаності органів влади та зменшення паніки серед населення . Основними викликами є багатозначність української мови, використання специфічної військової термінології, наявність емоційно забарвленого контенту та швидка еволюція мовних патернів у воєнний час