У тезах представлено дослідження, спрямоване на розробку оптимальної концепції аналізу та порівняння
інформаційних джерел на основі великих обсягів текстової інформації за допомогою методів обробки природної мови (NLP).
Об'єктом дослідження стали новинні Telegram-канали, які використовуються як джерела текстових даних. Було здійснено
попередню обробку текстів, включаючи очищення, токенізацію та лематизацію, для формування глобального словника, що
складається з унікальних слів усіх інформаційних джерел. Для кожного джерела було побудовано векторне представлення
текстів, розмірність якого відповідає кількості унікальних слів у глобальному словнику. Частота вживання кожного слова у
текстах каналу відображалася у відповідних позиціях вектора. Застосувавши алгоритм косинусної подібності до пар
векторів, було отримано квадратну матрицю, яка демонструє ступінь подібності між різними джерелами. Результати
дослідження показують ефективність запропонованого підходу для кількісної оцінки подібності текстових даних з різних
джерел. Виявлено необхідність подальшої оптимізації алгоритму, зокрема шляхом параметризації для досягнення балансу
між точністю та обчислювальними витратами, а також відокремлення слів з надмірною вагою, таких як специфічні терміни
або назви каналів. Запропонований метод може бути застосований для аналізу інформаційних потоків, виявлення
взаємозв'язків між джерелами та дослідження соціально-культурного впливу медіа-контенту в умовах сучасного
інформаційного середовища
This article presents research aimed at developing an optimal concept of analysis and comparison of information sources based
on large volumes of textual information using natural language processing (NLP) methods. The object of the study was Telegram
news channels, which are used as sources of text data. Texts were pre-processed, including cleaning, tokenization, and lemmatization,
to form a global dictionary consisting of unique words from all information sources. For each source, a vector representation of the
texts was built, the dimension of which corresponds to the number of unique words in the global dictionary. The frequency of use of
each word in the channel's texts was displayed in the corresponding positions of the vector. By applying the cosine similarity
algorithm to pairs of vectors, a square matrix was obtained that demonstrates the degree of similarity between different sources. The
results of the study show the effectiveness of the proposed approach for quantitative assessment of the similarity of textual data from
different sources. The need for further optimization of the algorithm was identified, in particular by parameterization to achieve a
balance between accuracy and computational cost, as well as the separation of words with excessive weight, such as specific terms or
channel names. The proposed method can be applied to the analysis of information flows, the identification of relationships between
sources and the study of the socio-cultural influence of media content in the conditions of the modern information environment.
