Dissertation/ Thesis

Інструментарій аналізу контекстуальних взаємозв'язків технологій у текстових даних з використанням LLM і графових структур

Bibliographic Details
Title: Інструментарій аналізу контекстуальних взаємозв'язків технологій у текстових даних з використанням LLM і графових структур
Contributors: Савастьянов, Володимир Володимирович, ELAKPI
Publisher Information: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024.
Publication Year: 2024
Subject Terms: llm and kg integration, автоматизований аналіз, технології, графи знань, threat modeling, swot-аналіз, contextual interrelationships, automated analysis, моделювання загроз, knowledge graphs, великі мовні моделі, системи підтримки рішень, swot analysis, text data analysis, large language models, інтеграція llm і kg, аналіз текстових даних, decision support systems, контекстуальні взаємозв'язки, technologies
Description: Магістерська дисертація: 102 с., 7 рисунку, 20 табл., 2 дод., 17 джерел. Темою роботи є використання великих мовних моделей (LLM) та графів знань (KG) для аналізу контекстуальних взаємозв’язків у текстових даних. Об’єктом дослідження є механізм інтеграції LLM із графами знань. Предметом дослідження є контекстуальні взаємозв’язки між технологіями, що можуть бути вилучені з текстових даних за допомогою LLM і графових структур. Метою даної роботи є створення інструментарію для аналізу текстових даних, що забезпечує моделювання взаємозв’язків між технологіями, загрозами, сильними сторонами та можливостями. Актуальність роботи пов’язана зі зростанням обсягів текстових даних для аналізу, необхідністю точного врахування контекстуальних взаємозв’язків та інтеграцією структурованих і неструктурованих даних. У результаті роботи було створено інструментарій для аналізу контекстуальних взаємозв’язків, який включає механізми виділення ключових технологій, проведення SWOT-аналізу та графічного представлення взаємозв’язків. Інструментарій реалізовано на основі великих мовних моделей та інтеграції їх із графами знань для забезпечення адаптивності до різних доменів.
Document Type: Master thesis
File Description: application/pdf
Language: Ukrainian
Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72183
Accession Number: edsair.od......2635..e8cc4fca12d2c078c3366d23eb3cd135
Database: OpenAIRE
Be the first to leave a comment!
You must be logged in first