ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ ЭКСТРЕМИСТІК ИДЕОЛОГИЯНЫ АНЫҚТАУ: АННОТАЦИЯЛАУ МӘСЕЛЕЛЕРІ ЖӘНЕ ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ТӘСІЛДЕРІ

Kymbat Baisylbayeva; Ш.Ж. Мусиралиева; Ж.Елтай

doi:10.54309/IJICT.2026.26.2.016

ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ ЭКСТРЕМИСТІК ИДЕОЛОГИЯНЫ АНЫҚТАУ: АННОТАЦИЯЛАУ МӘСЕЛЕЛЕРІ ЖӘНЕ ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ТӘСІЛДЕРІ

Авторлар

К.Д. Байсылбаева әл-Фараби атындағы ҚазҰУ
Ш.Ж. Мусиралиева ф.-м.ғ.к., Ақпараттық технологиялар және жасанды интеллект факультеті, «Киберқауіпсіздік және криптология» кафедрасының профессор-зерттеушісі, профессор, Алматы, Қазақстан
Ж.Елтай Бонн Университетінің зерттеушісі, Германия

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.26.2.016

Кілт сөздер:

Кілттік сөздер: экстремизм, әлеуметтік желілер, идеология, пропаганда, рекрутмент, радикалдану, жасанды интеллект, машиналық оқыту, табиғи тілді өңдеу.

Аңдатпа

Аннотация. Қазіргі уақытта әлеуметтік желі платформаларында және мессенджерлерде таралатын деструктивті мазмұн ақпараттық қауіпсіздікке елеулі қауіп төндіреді. Контент көлемінің артуы мен оның жасырын берілу әдістерінің күрделенуі мұндай материалдарды автоматты түрде анықтау қажеттілігін күшейте түседі. Әсіресе қазақ тіліндегі мәтіндерді талдау бағытында құралдар мен әдістердің жетіспеушілігі бұл мәселені өзекті етеді. Жұмыстың негізгі мақсаты – қазақ тіліндегі экстремистік контентті автоматты түрде талдау үшін әдіснамалық негіз қалыптастыру және қолданыстағы тәсілдердің мүмкіндіктерін жүйелеу. Жұмыста экстремистік контенттің негізгі идеологиялық санаттары – пропаганда, рекрутмент және радикалдану – талданып, мәтінді осы бағыттар бойынша жіктеу міндеті қойылған. Зерттеу барысында VK, YouTube және Telegram платформаларынан жиналған қазақ тіліндегі материалдар негізінде баланс сақталған деректер жинағын құрастыру қарастырылған. Аннотациялау кезінде сарапшылардың пікір айырмашылықтары ескерілетіндігі, soft labels және disagreement-based learning тәсілдерін қолдану мүмкіндігі атап өтіледі. Аннотаторлар арасындағы пікір алшақтығы маңызды ақпараттық сигнал ретінде қарастырылып, disagreement-based learning тәсілі негізінде MO-WEL-4xBERT, MO-WEL-4xLLM және MO-WEL-Classic-Ensemble модельдері салыстырылады. Ең жоғары нәтиже MO-WEL-Classic-Ensemble жүйесінде тіркелді: F1=0.9664, бұл heterogeneous ансамбльдердің тиімділігін дәлелдейді. Экстремистік мазмұнды автоматты анықтау үшін классикалық және терең оқыту модельдері жайлы айтылады. Сондай-ақ мәтінді алдын ала өңдеудің модель дәлдігіне, нақтылығына әсері көрсетілген. Мақалада жасанды интеллект пен табиғи тілді өңдеу технологияларын қолдана отырып, қазақ тіліндегі әлеуметтік медиа контентін талдауға және экстремистік идеологияны анықтауға арналған кешенді әдістеме ұсынылады. Ұсынылған тәсіл ақпараттық қауіпсіздікті нығайтуға, сондай-ақ қоғамдағы идеологиялық тұрақтылықты қамтамасыз етуге бағытталған

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Автор өмірбаяндары

Ш.Ж. Мусиралиева, ф.-м.ғ.к., Ақпараттық технологиялар және жасанды интеллект факультеті, «Киберқауіпсіздік және криптология» кафедрасының профессор-зерттеушісі, профессор, Алматы, Қазақстан

ф.-м.ғ.к., Ақпараттық технологиялар және жасанды интеллект факультеті, «Киберқауіпсіздік және криптология» кафедрасының профессор-зерттеушісі, профессор, Алматы, Қазақстан

Ж.Елтай, Бонн Университетінің зерттеушісі, Германия

Бонн Университетінің зерттеушісі, Германия

Жүктеулер

PDF (Русский)

Жарияланды

2026-06-30

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Baisylbayeva, K., Ш.Ж. Мусиралиева, & Ж.Елтай. (2026). ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ ЭКСТРЕМИСТІК ИДЕОЛОГИЯНЫ АНЫҚТАУ: АННОТАЦИЯЛАУ МӘСЕЛЕЛЕРІ ЖӘНЕ ТЕРЕҢ ОҚЫТУ ТӘСІЛДЕРІ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 7(2), 242–260. https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.26.2.016