DOI: 10.56584/1560-8816-2023-1-69-74

УДК 004:338

 

РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОГО ФИЛЬТРА ДЛЯ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА НОВОСТНЫХ ЗАГОЛОВКОВ КАК ПОДСИСТЕМЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ АВИАЦИОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

 

Бобков И. А.,

соискатель кафедры инновационной экономики, финансов и управления проектами, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) МАИ, Москва, Россия

Бурдина А. А.,

д.э.н., проф., профессор кафедры инновационной экономики, финансов и управления проектами, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) МАИ,  Москва, Россия

Нехрест-Бобкова А. А.,

к.э.н., преподаватель кафедры инновационной экономики, финансов и управления проектами, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) МАИ, г. Москва, Россия

 

A neural network filter development for a news headline analysis as a subsystem of the economic security of aviation industry enterprises

 

Bobkov I. A.,

Applicant of the Department of Innovative Economics, Finance and Project Management, Moscow Aviation Institute (National Research University) MAI, Moscow, Russia

Burdina A. A.,

Doctor of Economics, Prof., Professor of the Department of Innovative Economics, Finance and Project Management, Moscow Aviation Institute (National Research University) MAI, Moscow, Russia

Nekhrest-Bobkova A. A.,

Candidate of Economics, Lecturer at the Department of Innovative Economics, Finance and Project Management, Moscow Aviation Institute (National Research University) MAI, Moscow, Russia

 

Аннотация. В современных реалиях нестабильной внешнеэкономической ситуации одной из главных задач для предприятий авиационной отрасли является реализация «Комплексной программы развития авиатранспортной отрасли до 2030 года». Cвоевременное выявление скрытых угроз и быстрое реагирование на них способствует обеспечению стратегической экономической безопасности предприятия.

Одним из источников сведений о состоянии окружающей среды предприятия является медиа пространство, заголовки информационных сообщений которого содержат признаки угроз экономической безопасности предприятия. Развитие современных технологий нейросетевого моделирования, а в частности, области обработки естественного языка (NLP), позволяет реализовать систему анализа новостных заголовков с целью определения признаков внешних угроз.

В статье приведен анализ внешних угроз для предприятия авиационной промышленности.

Ключевые слова: экономическая безопасность, нейронные сети, семантический анализ, NLP

 

Abstract. In the current realities of an unstable external economic situation, one of the main tasks for aviation industry is the implementation of a «Comprehensive program for the development of the air transport industry till 2030». Providing the strategic economic security of the enterprise is devoted to the well-timed detection of hidden threats and a quick response to them.

One of the sources of information about the state of the enterprise environment is the social media space. The headings of information messages contain signs of threats to the economic security of the enterprise. The development of modern technologies of neural network modeling, in particular the natural language processing (NLP), makes it possible to implement a system for analyzing news headlines in order to identify signs of external threats.

The article provides an analysis of external threats for the aviation industry.

Key words: economic security, neural networks, semantic analysis, NLP

 

Библиографический список:

1.      Стратегия развития авиатранспортной отрасли Российской Федерации на период до 2030 года. - Официальный сайт Правительства России. Режим доступа: http://www.government.ru

2.      Государственная программа Российской Федерации «Развитие авиационной промышленности». - Официальный сайт Минпромторга России. Режим доступа: https://www.minpromtorg.gov.ru

3.      Сергеева И.А. Комплексная система обеспечения экономической безопасности предприятия: учеб. пособие. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2017. – 124 с.

4.      Иванилов Ю.П., Логов А.В. Математические модели в экономике. - Москва, «Наука», главная редакция физико-математической литературы, 1979,. - 304 с.

5.      Голощапова Л.В. Учет экономического потенциала в системе стратегического управления промышленным предприятием. // Вектор науки ТГУ. Серия: Экономика и управление. - 2013. - № 1(12). - С. 33.

6.      Нехрест-Бобкова А.А., Бурдина А.А. Механизм оценки эффективности инновационных проектов на основе нейроcетевых технологий. // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. - 2020. - №2. С. 44-50.

7.      Нехрест-Бобкова А.А., Бурдина А.А., Геращенко Н.Н. Совершенствование процедуры контроллинга финансового результата с помощью нейросетевого моделирования. // Экономика и предпринимательство. – 2019. - № 6. С. 703-709.

8.      Калачанов В.Д., Ефимова Н.С., Рычагов М.С. Финансово-экономическая безопасность производства в высокотехнологичных отраслях промышленности (на примере авиастроения). // Вестник Университета. - 2015. - № 9. – С. 324-330.

9.      Владычек В.С. Вопросы обеспечения экономической безопасности предприятия авиационной промышленности // Вестник Университета. – 2014. - № 21. – С. 71-76.

10.    Francois Shollet Deep Learning with Python, Second Edition. - Manning Publications Co, 2021.

11.    Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper Natural Language Processing with Python. - O’Reilly Media, Inc. 2009.

12.    Dipanjan Sarkar Text Analytics with Python. - Apress 2019.