ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ ЦИФРОВОЙ БИБЛИОТЕКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ТЕКСТОВ (ПОТ) В СОВРЕМЕННОМ НОВОСТНОМ ДИСКУРСЕ

The research addresses the problem of using AI technologies in evaluating PDT and developing the principles of a classifier for semantic markup for AI. The author conducts a gradation of PDT with consideration for groups of mediators on the spread of potential dangers in the public consciousness. Training AI to recognize signs of potential dangers in the text is based on the work of experts engaged in psycholinguistic assessment of social dangers in texts. The news discourse was chosen because it is a generally recognized indicator of social problems of migration, the coronavirus pandemic, criminality, ethnicity, remuneration, etc.Исследование затрагивает проблему использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в оценивании ПОТ и разработки принципов классификатора для семантической разметки для ИИ. Автор проводит градацию ПОТ с учетом групп медиаторов по распространению потенциальных опасностей в общественном сознании. Обучение ИИ узнаванию признаков потенциальных опасностей в тексте основывается на работе экспертов, занимающихся психолингвистическим оцениванием социальных опасностей в текстах. Новостной дискурс выбран в силу того, что он является общепризнанным индикатором социальных проблем миграции, пандемии коронавируса, криминальности, этничности, оплаты труда и т. д