Search academic texts

Information × Registration Number 0421U102952, Candidate dissertation Status Кандидат технічних наук Date 14-05-2021 popup.evolution o Title Supporting foresight using textual analytics for semistructural data. Author Savastianov Volodymyr Volodymyrovych, popup.head Pankratova Nataliya Dmytrivna popup.opponent Kolos Liudmyla Mykolaivna popup.opponent Lande Dmytro Volodymyrovitch Description Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.04 «Системний аналіз і теорія оптимальних рішень» (124–Системний аналіз). – Інститут прикладного системного аналізу Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, Київ, 2021. У роботі пропонується розглядати процес передбачення з наявністю слабо структурованих даних цілісно. Розроблено системний підхід до супроводу процесу передбачення на основі засобів текстової аналітики з чотирьох етапів, які безперервно повторюються на всьому життєвому циклі передбачення, а його результати використовуються повторно в рамках всіх інших сесій супроводу процесів передбачення. На першому етапі визначаються моделі, методи і їх метадані, які будуть використовуватися для подання предметної області. Вводиться інформаційна модель процесу передбачення, інтегровані показники інформованості. Безперервно розраховуються і аналізуються показники інформованості. На другому етапі вводиться і застосовується модель і прийоми вилучення знань з текстів природною мовою. Розглянуто ситуації конфліктів знань і прийоми до їх усунення. На третьому етапі вводиться інформаційна модель супроводу процесу передбачення, вхідні / вихідні дані, алгоритм, який реалізує модель. На четвертому етапі проводиться адаптація і масштабування системного підходу. Використання зазначеного системного підходу забезпечує зменшення ресурсів, необхідну для забезпечення даними внутрішніх подпроцессов, і покращує якість процесів, а саме: прискорює обробку вхідних даних процесу передбачення, забезпечує аналітиків і експертів засобами швидкого аналізу вхідних даних, інформацією в вигляді показників інформованості, забезпечує повторне використання здобутих знань та отриманих артефактів на виході моделей, алгоритмів і підходів в наступних сесіях передбачення. Ключові слова: системний аналіз, методологія передбачення, текстова аналітика, natural language processing, data mining, супроводження процесу передбачення, сентимент аналіз, показники інформованості передбачення, інформаційна модель, концептуальна модель, модель вилучення знань з текстів природною мовою, класифікатори, синтез правил класифікації, метадані процесу передбачення. Registration Date 2021-06-03 popup.nrat_date 2021-06-03 Close