Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0226U002927, (0125U001030) , Науково-дослідна робота Назва роботи Програмне забезпечення для семантичного пошуку інформації з використанням великих мовних моделей Назва етапу роботи Програмне забезпечення для семантичного пошуку інформації з використанням великих мовних моделей Керівник роботи Журавчак Любов Михайлівна, Доктор технічних наук Дата реєстрації 10-03-2026 Організація виконавець Національний університет "Львівська політехніка" Опис роботи Удосконалення методів та засобів створення програмного забезпечення для семантичного пошуку інформації з використанням онтологічного підходу та великих мовних моделей. Опис етапу Робота присвячена теоретичному обґрунтуванню, розробленню та експериментальному дослідженню спеціалізованого програмного забезпечення для семантичного пошуку інформації, що базується на використанні великих мовних моделей для формування прецизійних семантичних представлень запитів і документів. В основу дослідження покладено архітектуру пошуково-доповненого генерування (Retrieval-Augmented Generation, RAG), яку було адаптовано для специфіки українськомовних академічних баз даних та наукових публікацій з метою суттєвого підвищення релевантності результатів. Процес проєктування системи реалізовано на засадах підходу дворівневого векторного пошуку, який поєднує попередню фільтрацію за анотаціями документів із подальшим детальним аналізом повнотекстових сегментів. Запропонована модель семантичного пошуку використовує трансформатори речень (Sentence Transformers) для української мови та специфічні метрики векторної схожості, що дозволяє ефективно виділяти найбільш значущі фрагменти тексту з великих масивів неструктурованих даних для оптимального наповнення контексту мовних моделей. Порівняльний аналіз із застосуванням моделей GPT-4-Turbo та Gemini 2.5 Flash підтвердив вищу ефективність розробленого методу, оскільки він забезпечує коректне формування бази знань, мінімізує ризик появи «галюцинацій» та підвищує точність відповідей на вузькоспеціалізовані запити. Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості їх впровадження в інформаційно-пошукових системах, електронних бібліотеках та системах підтримки прийняття рішень, де критично важливими є висока точність вилучення знань та мінімізація інформаційного шуму. Подальші дослідження будуть спрямовані на інтеграцію семантичного векторного пошуку з графами знань та онтологічним моделюванням для забезпечення глибшого рівня логічного виведення та адаптивної оптимізації стратегій ранжування інформації. Опис продукції Автори роботи Вишневський Олександр Костянтинович Братасюк Денис Іванович Додано в НРАТ 2026-03-10 Закрити