1655 Sentigram: программное обеспечение для обработки новостных данных на платформе Telegram

Мазур Дарья Александровна

руководитель проекта

Сластников Сергей Александрович

руководитель направления

Старт

24.11.2024

Представление

27.01.2025 – 07.02.2025

Постерная сессия

14.04.2025 – 25.04.2025

Защита

13.05.2025 – 19.05.2025

Паспорт проекта

Аннотация

Понимание динамики распространения новостей в цифровую эпоху является важной задачей в силу следующих причин: 1. Влияние на общественное мнение: новости быстро распространяются в интернете и могут формировать или менять общественное мнение. Понимание этой динамики позволяет выявлять тенденции изменений мнений. 2. Борьба с дезинформацией: понимание, как и почему распространяется информация, может помочь в выявлении и противодействии дезинформации и фейковым новостям. 3. Влияние на реальный...

Отрасль

Информатика

Цель

Создание программного обеспечения для исследователей и аналитиков, позволяющее изучать распространение новостных событий во времени, анализировать новостные события с помощью методов машинного обучения, проводить визуализацию этих данных. позволяющее строить временную шкалу, отражающую распространение новостных событий.

Ожидаемые результаты

DevOps
- Упаковать Django-сервис в отдельный контейнер с конфигурацией для запуска через Gunicorn и проксированием через Nginx.
- Упаковать в контейнер и обеспечить взаимодействие с остальными сервисами через Nginx
- Настроить Nginx как реверс-прокси в отдельном контейнере, балансировать нагрузку между сервисами и обеспечить защиту через HTTPS.
- Настроить автоматические пайплайны для сборки, тестирования и деплоя приложений..

Форма и способы промежуточного контроля

Еженедельные совещания по текущим вопросам проекта и демонстрация текущих результатов работы проекта Еженедельное планирование задач

Форма представления результатов

Очная демонстрация Представление результатов проекта заказчику

Ресурсное обеспечение

OC: Windows 10, 64-разрядная MacOS

Имеющийся задел

1. Реализован сбор информации по слову или фразе с учетом морфологии русского языка; минус-слова операторы для поиска пересечение/объединения искомых подмножеств, точного вхождения фразы; фильтры по источнику, по географии и языку источника, по типу и тематике источника, по количеству подписчиков 2. Реализована визуализация графа распространения новостей и графа репостов с помощью библиотеки Telethon языка Python. 3. Реализовано определение эмоционального окраса текста с помощью дообученной...