ΠΠΎΠ½ΠΎΠ³ΡΠ°ΡΡΡ (ΠΠ)
ΠΠΎΡΡΡΠΉΠ½Π΅ ΠΏΠΎΡΠΈΠ»Π°Π½Π½Ρ Π·ΡΠ±ΡΠ°Π½Π½Ρ
Π£ Π·ΡΠ±ΡΠ°Π½Π½Ρ ΡΠΎΠ·ΠΌΡΡΠ΅Π½ΠΎ ΠΌΠΎΠ½ΠΎΠ³ΡΠ°ΡΡΡ, Π°Π²ΡΠΎΡΠ°ΠΌΠΈ ΡΠΊΠΈΡ
Ρ Π½Π°ΡΠΊΠΎΠ²ΠΎ-ΠΏΠ΅Π΄Π°Π³ΠΎΠ³ΡΡΠ½Ρ ΠΏΡΠ°ΡΡΠ²Π½ΠΈΠΊΠΈ ΠΊΠ°ΡΠ΅Π΄ΡΠΈ.
ΠΠ΅ΡΠ΅Π³Π»ΡΠ½ΡΡΠΈ
ΠΠ΅ΡΠ΅Π³Π»ΡΠ΄ ΠΠΎΠ½ΠΎΠ³ΡΠ°ΡΡΡ (ΠΠ) Π·Π° ΠΠ°ΡΠ° ΠΏΡΠ±Π»ΡΠΊΠ°ΡΡΡ
ΠΠ°ΡΠ°Π· ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·ΡΡΠΌΠΎ 1 - 2 Π· 2
Π Π΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡΠ² Π½Π° ΡΡΠΎΡΡΠ½ΡΡ
ΠΠ°Π»Π°ΡΡΡΠ²Π°Π½Π½Ρ ΡΠΎΡΡΡΠ²Π°Π½Π½Ρ
ΠΠΎΠΊΡΠΌΠ΅Π½Ρ ΠΡΠ΄ΠΊΡΠΈΡΠΈΠΉ Π΄ΠΎΡΡΡΠΏ ΠΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΈ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ ΠΊΠΈΠ±Π΅ΡΠ½Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π·Π°ΡΠΈΡΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎ-ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΎ-Π²Π΅ΡΠΎΡΡΠ½ΠΎΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Ρ ΠΎΠ΄Π°(ΠΠ’Π£Π£ Β«ΠΠΠΒ», 2015) ΠΠΎΠ²ΠΈΠΊΠΎΠ², ΠΠ»Π΅ΠΊΡΠ΅ΠΉ ΠΠΈΠΊΠΎΠ»Π°Π΅Π²ΠΈΡ; Π ΠΎΠ΄ΠΈΠΎΠ½ΠΎΠ², ΠΠ½Π΄ΡΠ΅ΠΉ ΠΠΈΠΊΠΎΠ»Π°Π΅Π²ΠΈΡ; Π’ΠΈΠΌΠΎΡΠ΅Π½ΠΊΠΎ, ΠΠ½Π΄ΡΠ΅ΠΉ ΠΠ»Π΅ΠΊΡΠ°Π½Π΄ΡΠΎΠ²ΠΈΡΠΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½Ρ ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ ΠΊΠΈΠ±Π΅ΡΠ½Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π·Π°ΡΠΈΡΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΎ-Π²Π΅ΡΠΎΡΡΠ½ΠΎΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Ρ ΠΎΠ΄Π°, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΡΡΡΡ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π·Π°ΡΠΈΡΠ΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈ ΡΠΈΠ½ΡΠ΅Π·Π° Π·Π°ΡΠΈΡΠ΅Π½Π½ΡΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎ-ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ. ΠΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Ρ ΠΏΠΎΠ΄Ρ ΠΎΠ΄Ρ Π΄Π»Ρ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΈΠ½ΡΠ΅Π·Π° ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ ΠΊΠΈΠ±Π΅ΡΠ½Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π·Π°ΡΠΈΡΡ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ² Π½Π΅Π»ΠΈΠ½Π΅ΠΉΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. Π Π°ΡΡΠΌΠΎΡΡΠ΅Π½Ρ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΡΡ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄ΡΡΠ²ΠΈΠΉ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² ΠΈ ΡΠΎΠΏΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠΈ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎ-ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄ΡΡΠ²ΠΈΠΉ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² ΠΈ ΡΠΎΠΏΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠΈ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎ-ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ ΠΈ ΠΈΡ Π²Π»ΠΈΡΠ½ΠΈΡ Π½Π° ΡΠΎΡΡΠΎΡΠ½ΠΈΠ΅ Π·Π°ΡΠΈΡΠ΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ Π² ΡΠ΅Π»ΠΎΠΌ. ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ°Π½Π½ΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ, ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ² ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ² Π² ΠΏΡΠ°ΠΊΡΠΈΠΊΠ΅ ΠΊΠΈΠ±Π΅ΡΠ½Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π·Π°ΡΠΈΡΡ. ΠΠ»Ρ ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΠΈΡΡΠΎΠ², ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ Π·Π°Π½ΠΈΠΌΠ°ΡΡΡΡ ΠΏΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΠ°ΠΌΠΈ Π±Π΅Π·ΠΎΠΏΠ°ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ, - ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΠΈΡΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΊΠΈΠ±Π΅ΡΠ½Π΅ΡΠΈΠΊΠ΅, ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΠΌ ΡΠ΅Ρ Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠΌ, Π΄Π»Ρ ΠΏΡΠΈΠΊΠ»Π°Π΄Π½ΡΡ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΠΊΠΎΠ², ΡΡΠ΅Π½ΡΡ , ΠΏΡΠ΅ΠΏΠΎΠ΄Π°Π²Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ, Π°ΡΠΏΠΈΡΠ°Π½ΡΠΎΠ² ΠΈ ΡΡΡΠ΄Π΅Π½ΡΠΎΠ² ΡΡΠ°ΡΡΠΈΡ ΠΊΡΡΡΠΎΠ² ΡΠ½ΠΈΠ²Π΅ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΡΠΌ Β«ΠΠΈΠ±Π΅ΡΠ±Π΅Π·ΠΎΠΏΠ°ΡΠ½ΠΎΡΡΡΒ», Β«ΠΡΠΈΠΊΠ»Π°Π΄Π½Π°Ρ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΠΊΠ°Β» ΠΈ Π΄ΡΡΠ³ΠΈΠΌ, Π° ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ Π΄Π»Ρ Π²ΡΠ΅Ρ , ΠΊΡΠΎ ΠΆΠ΅Π»Π°Π΅Ρ ΡΠ°ΡΡΠΈΡΠΈΡΡ Π·Π½Π°Π½ΠΈΡ Π² ΡΡΠ΅ΡΠ΅ ΠΊΠΈΠ±Π΅ΡΠ½Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π±Π΅Π·ΠΎΠΏΠ°ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ.ΠΠΎΠΊΡΠΌΠ΅Π½Ρ ΠΡΠ΄ΠΊΡΠΈΡΠΈΠΉ Π΄ΠΎΡΡΡΠΏ GPT Semantic Networking: A Dream of the Semantic Web β The Time is Now(Engineering Ltd, 2023) Lande, Dmytro; Strashnoy, LeonardThe book presents research and practical implementations related to natural language processing (NLP) technologies based on the concept of artificial intelligence, generative AI, and the concept of Complex Networks aimed at creating Semantic Networks. The main principles of NLP, training models on large volumes of text data, new universal and multi-purpose language processing systems are presented. It is shown how the combination of NLP and Semantic Networks technologies opens up new horizons for text analysis, context understanding, the formation of domain models, causal networks, etc. This book presents methods for creating Semantic Networks based on prompt engineering. Practices are presented that will help build semantic networks capable of solving complex problems and making revolutionary changes in the analytical activity. The publication is intended for those who are going to use large language models for the construction and analysis of semantic networks in order to solve applied problems, in particular, in the field of decision making.