Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003940, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title LOGIC-ONTOLOGICAL RECONSTRUCTION OF SCIENTIFIC DISCOURSE AND ITS IMPLEMENTATION IN AN AI-BASED REVIEWING SYSTEM popup.author Бедратюк Л. П.Bedratyuk L. P. popup.publication 24-12-2025 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/346111 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Зростання кількості наукових публікацій і поява інструментів на основі великих мовних моделей (LLM) актуалізують потребу в автоматизованій верифікації структурної якості наукового тексту. Більшість існуючих рішень зосереджені на поверхневому лінгвістичному аналізі та не враховують логіко-дискурсивну цілісність: зокрема, чи присутні в тексті гіпотеза, метод, результати, висновки та чи пов’язані вони між собою нормативними зв’язками.Мета. Метою дослідження є розроблення онтологічно керованого підходу до формалізованої перевірки структури наукових текстів шляхом побудови онтологічного графа знань і оцінки його відповідності наперед визначеній нормативній моделі наукового дискурсу.Метод. Запропоновано модель, що ґрунтується на двох взаємопов’язаних онтологіях – «Наукова публікація» (визначає типи вузлів і їх ролі) та «Рецензування» (визначає логіко-дискурсивні вимоги). Текст подається у вигляді графа у якому вузли формуються на основі семантичної розмітки за допомогою LLM, а зв’язки перевіряються відповідно до множини нормативних правил. Для реалізації використано спеціалізованого GPT-агента, здатного динамічно застосовувати онтологічні знання під час аналізу та генерації рецензій.Результати. Модель дозволяє автоматично виявляти порушення дискурсивної структури: відсутність ключових елементів, логічну розірваність, підміну наукової новизни практичною значущістю, некоректну інтерпретацію результатів. Запропоновані метрики кількісно фіксують рівень структурної повноти та узгодженості. Наведені приклади графів і рецензій демонструють, що система здатна виявляти неочевидні, латентні порушення логіки викладу навіть у формально повних текстах.Висновки. Наукова новизна дослідження полягає у впровадженні онтологічного графа як інтерпретованої моделі наукової аргументації, що використовується у тандемі з великою мовною моделлю. Практичне значення полягає у створенні основи для напівавтоматизованого рецензування, структурного аналізу публікацій і навчання академічному письму. Методологія є масштабованою на інші жанри наукового тексту та потенційно інтегрованою у редакційні платформи. popup.nrat_date 2026-02-09 Close