Автоматизоване наповнення графів знань з неструктурованих текстів
| dc.contributor.advisor | Андрощук, Максим | uk_UA |
| dc.contributor.author | Анісімов, Євген | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2025-09-04T12:20:12Z | |
| dc.date.available | 2025-09-04T12:20:12Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | У кваліфікаційній роботі досліджено проблему автоматизованого наповнення графів знань з неструктурованих текстів та реалізовано прототип системи, що поєднує сучасні методи обробки природної мови та технології відповідей на запитання за допомогою графів. Запропонований сценарій включає: динамічне визначення типів сутностей за допомогою великих мовних моделей, розпізнавання іменованих сутностей, генеративне вилучення відношень, збереження фактів у графовій базі даних Neo4j та створення векторного індексу для описів відношень. Для пошуку релевантного контексту застосовано комбінацію семантичного пошуку методом k-найближчих сусідів та алгоритму Personalized PageRank, після чого велика мовна модель генерує відповідь на запитання користувача природною мовою. Практична цінність полягає у можливості швидше будувати графи знань на основі текстових корпусів, придатні для виконання запитів, що є актуальним для корпоративних систем управління знаннями, аналітичних платформ та інтелектуальних асистентів. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36440 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | природна мова | uk_UA |
| dc.subject | графи | uk_UA |
| dc.subject | графова база даних Neo4j | uk_UA |
| dc.subject | семантичний пошук | uk_UA |
| dc.subject | бакалаврська робота | uk_UA |
| dc.title | Автоматизоване наповнення графів знань з неструктурованих текстів | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |
Files
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: