Semantic role labelling and analysis in economic and cybersecurity contexts using natural language processing classifiers

Семантичне маркування ролей (SRL) є важливим завданням в обробці природної мови (NLP), яке відіграє життєво важливу роль у вилученні значущої інформації з тексту. У сферах економіки та кібербезпеки точна ідентифікація та аналіз семантичних ролей у тексті має вирішальне значення через швидке збільшення кількості та складності текстової інформації. У цьому рефераті розглядається важлива роль SRL та її застосування в контексті економіки та кібербезпеки. Обговорюються найсучасніші класифікатори NLP, що використовуються для цієї мети. Досліджуючи взаємозв'язок між обробкою мови та цими важливими сферами, ми прагнемо підкреслити важливість SRL для вилучення корисної інформації та покращення процесу прийняття рішень у цифровому середовищі, що постійно змінюється.

Мета результатів дослідження - підкреслити важливість SRL у вилученні цінної інформації з тексту, оскільки вона слугує фундаментальною технікою в НЛП. Він використовується в економічному контексті для аналізу фінансових звітів, новинних статей та економічних текстів. Допомагає у прийнятті рішень та аналізі ринку. Допомагає ідентифікувати важливих учасників, дії та об'єкти в економічному дискурсі, що призводить до кращого прийняття рішень та аналізу ринку. У сфері кібербезпеки SRL допомагає аналізувати та розуміти текстові дані, пов'язані з безпекою, що дозволяє швидше реагувати на загрози. Класифікатори NLP і моделі машинного навчання використовують SRL для автоматизації аналізу великих обсягів тексту. Ці методи мають велике практичне значення, оскільки вони покращують здатність витягувати дієві ідеї, оцінювати ризики і приймати обґрунтовані рішення, організовуючи неструктуровані текстові дані.

Процес визначення релевантної інформації з великого масиву даних вимагає оптимальної методологічної бази. Релевантні текстові дані збираються з таких джерел, як фінансові звіти, новини або звіти про інциденти кібербезпеки. Текстові дані очищаються, токенізуються та позначаються частинами мови для підготовки до аналізу за допомогою NLP. Люди-анотатори позначають семантичні ролі в тексті, ідентифікуючи акторів, дії та об'єкти. Це створює набір даних, який можна використовувати для навчання класифікаторів. Класифікатори NLP, включаючи моделі машинного навчання, навчаються за допомогою анотованих наборів даних для визначення семантичних ролей. Точність і продуктивність навчених класифікаторів оцінюються за допомогою різних метрик. Класифікатори NLP використовуються для автоматичної ідентифікації та маркування семантичних ролей у нових, небачених текстових даних. Результати допомагають отримати інформацію, наприклад, про ринкові тенденції або загрози безпеці, залежно від конкретної галузі. Дослідники вдосконалюють моделі класифікаторів шляхом ітеративного навчання та застосування їх для підвищення точності.