Дисертації (СП)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Підвищення ефективності алгоритмів нечіткого пошуку з використанням таблиці подібності символів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Клещ, Кирило Олегович; Петренко, Анатолій ІвановичКлещ К.О. Підвищення ефективності алгоритмів нечіткого пошуку з використанням таблиці подібності символів. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024. Дисертаційне дослідження присвячене підвищенню швидкодії алгоритмів і розробці методу нечіткого пошуку з використанням таблиці подібності символів, для пошуку найбільш релевантних документів до пошукової фрази. В роботі створено метод нечіткого пошуку, який складається з 9 послідовних кроків та потрібен для швидкого пошуку співпадінь на великому наборі текстових даних. За допомогою цього методу була створена система нечіткого пошуку, яка дозволила вирішити задачу пошуку найрелевантніших документів до пошукової фрази з набору таких документів. Розроблений метод нечіткого пошуку комбінує переваги алгоритмів на основі детермінованих скінченних автоматів та алгоритмів на основі динамічного програмування для підрахунку відстані Дамерау-Левенштейна. Така комбінація дозволила впровадити таблицю подібності символів оптимальним чином. В рамках роботи запропоновано підхід та спосіб створення таблиці подібності символів та розроблено приклад такої таблиці для символів з англійського алфавіту, що дозволило знаходити міру подібності поміж двома символами з константною асимптотикою та перетворювати поточний символ в його базовий аналог. Для фільтрування й сортування документів було розроблено метод оцінювання відповідності текстових даних до пошукової фрази на основі метрики, яка одночасно враховує кількість знайдених і незнайдених символів та кількість знайдених і незнайдених слів. Алгоритм Дамерау-Левенштейна дозволяє знаходити відстань редагування поміж двома словами, враховуючи помилки наступних типів: заміна, видалення, додавання та транспозиція символів. В рамках роботи була запропонована модифікація цього алгоритму за допомогою використання таблиці подібності для більш точної оцінки відстані редагування між двома словами. На основі розробленого методу була створена система нечіткого пошуку, яка дозволить знаходити шукані результати швидше та підвищить релевантність отриманих результатів шляхом їхнього сортування відповідно до значень розробленої метрики подібності тестових даних. Також у роботі було досліджено, проаналізовано та надано рекомендації, яким чином можна інтегрувати особливості та потужності таблиці подібності символів з алгоритмом нечіткого пошуку Дамерау-Левенштейна. Дослідження алгоритмів нечіткого пошуку в тексті є важливою темою в галузі обробки тексту та інформаційного пошуку. Це обумовлено зростаючим обсягом текстової інформації і ймовірністю помилок через вплив людського фактору при написанні тексту та створенні текстового контенту. Нечіткий пошук використовує алгоритми для пошуку даних в тексті, які приблизно відповідають шаблону. Це досягається шляхом зіставлення та порівняння рядків або ключових слів, які можуть бути схожими між собою, але не ідентичними. У першому розділі дисертаційної роботи були розглянуті та проаналізовані різні алгоритми нечіткого пошуку. Такі як: алгоритм Дамерау-Левенштейна, алгоритм N-грам, алгоритм Джаро-Вінклера, алгоритм Bitap, звичайний алгоритм Левенштейна, алгоритм SoundE та алгоритми на основі скінченних автоматів. У ролі оптимального алгоритму пошуку відстані редагування між двома словами було обрано алгоритм Дамерау-Левенштейна, бо він дозволяє впровадити таблицю подібності оптимальним чином. Також були розглянуті алгоритми на основі скінченних автоматів, а саме: автомат на основі префіксного дерева, автомат на основі таблиці та автомат на основі хешування. Перші два виявились неефективними через певні недоліки, а останній виявився оптимальним та найбільш універсальним з точки зору швидкодії роботи та часу побудови, а також об’єму витраченої пам’яті. У другому розділі дисертаційної роботи було розроблено та покроково описано метод нечіткого пошуку, який дозволяє знаходити найрелевантніші документи до пошукової фрази. Також були розглянуті переваги та недоліки застосування таблиці подібності символів, підходи та способи її побудови. Було створено приклад таблиці подібності для символів з англійської мови за допомогою групування символів у JSON файлі. Використання таблиці подібності покращує отримані результати, особливо при використанні мов зі спеціальними символами. Це дозволяє знаходити набагато більше релевантних результатів, проте швидкодія алгоритму може зменшитись. За допомогою використання такої таблиці підвищується релевантність відповідних документів навіть при наявності орфографічних помилок, скорочень, слів-синонімів або інших форм неточностей у запиті. Підхід із використанням таблиці подібності символів може бути використаний у системах перевірки орфографії та автоматичної корекції, системах автозавершення та автодоповнення, а також у реалізації функцій з виявлення дублікатів даних та плагіату. У третьому розділі дисертаційної роботи проведено аналіз коректності результатів та ефективності алгоритмів нечіткого пошуку з використанням таблиці і без, а також алгоритму пошуку точного збігу. Було проведено перевірку всіх 4 алгоритмів нечіткого пошуку на основі скінченних автоматів на коректність роботи, а також розроблено та проаналізовано тести продуктивності для різних вхідних даних. Для перевірки коректності було розроблено програму, що використовує словник слів та порівнює редагувальну відстань, обчислену поточним рішенням, із редагувальною відстанню, обчисленою за допомогою готового бібліотечного рішення. Для перевірки продуктивності було проведено тестування, що визначає час побудови автомата та час перевірки слова для кожного з рішень. Також була реалізована система нечіткого пошуку на основі запропонованого методу та впроваджена у веб-додаток для пошуку найбільш релевантних документів. Отримані результати можуть бути корисними та використані в різних галузях, де потрібно ефективно та швидко проводити нечіткий пошук у великих обсягах даних, наприклад, при пошуку подібних документів у пошукових системах або при автокорекції помилок. В рамках роботи було: реалізовано метод нечіткого пошуку, який комбінує переваги алгоритмів на основі детермінованих скінченних автоматів та алгоритмів на основі динамічного програмування для підрахунку відстані Дамерау-Левенштейна; запропоновано технологію створення таблиці подібності символів у розроблений метод та створено приклад такої таблиці для символів з англійського алфавіту, що дозволило знаходити міру подібності двох символів із константною асимптотикою та перетворювати поточний символ в його базовий аналог; модифіковано метод оцінювання відстані редагування між двома словами за допомогою використання таблиці подібності в алгоритмі Дамерау-Левенштейна; запропоновано метод оцінювання відповідності текстових даних до пошукової фрази на основі метрики, яка одночасно враховує кількість знайдених/незнайдених слів та символів. Для реалізації декількох кроків розробленого методу було запропоновано технологію до створення таблиці подібності символів, яка дозволить враховувати можливу семантичну подібність символів в словах. Оцінюючи подібність на основі різних критеріїв, таких як: форма, контекст і фонетика, таблиця подібності символів дозволила модифікувати алгоритм нечіткого пошуку, який може ранжувати відповідні результати навіть за наявності великої кількості неспівпадінь unicode значень схожих символів. Це, в свою чергу, збільшило кількість релевантних результатів на 10 %, в залежності від довжини пошукової фрази. Також було впроваджено реалізований метод у систему для пошуку найбільш релевантних електронних листів, документів або текстів у середовищі для резервного копіювання.Документ Відкритий доступ Аналіз програмного коду з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Куб’юк, Євгеній Юрійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичКуб’юк Є.Ю. Аналіз програмного коду з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей. - Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2024. Актуальність теми. У контексті стрімкого розвитку інформаційних технологій та цифровізації суспільства, проблематика кібербезпеки набуває особливої гостроти. Згідно зі статистикою, у 2022 році кількість кібератак зросла на 42% порівняно з попереднім роком, а фінансові збитки сягнули $6 трлн. Основною причиною такої ситуації є зростання кількості вразливостей у програмному забезпеченні, які активно використовуються зловмисниками. Зокрема, у Національній базі даних вразливостей США (NVD) за 2022 було зареєстровано понад 25 000 нових вразливостей, що на 20% більше ніж у 2021. Більше 75% успішних кібератак базувалися на експлуатації вже відомих вразливостей. Це свідчить про гостру необхідність розробки ефективних заходів щодо своєчасного виявлення та усунення вразливостей у програмному коді. Одним з найбільш перспективних напрямів вирішення цієї проблеми є створення автоматизованих систем аналізу коду на основі технологій штучного інтелекту. Такі системи здатні ефективно виявляти приховані дефекти безпеки на етапах розробки ПЗ, що дозволяє знизити ризики та підвищити захищеність. Їх інтеграція у процеси розробки поліпшить дотримання практик безпечного програмування та скоротить час на тестування безпеки. Отже, створення інноваційних методів та засобів автоматизації аналізу безпеки програмного коду є вкрай актуальним завданням для підвищення рівня кіберзахисту сучасних програмних систем. Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційного дослідження є розробка та удосконалення методів виявлення та класифікації вразливостей в програмному коді з використанням нейронних мереж та методів виявлення подібності коду. Основні завдання дослідження включають: - Дослідити методи виявлення вразливостей в програмному коді. - Дослідити ефективність методів виявлення подібності коду в задачі класифікації вразливостей. - Дослідити моделі представлення програмного коду. - Розробити метод побудови проміжного представлення програмного коду для подальшого аналізу на предмет вразливостей. - Розробити метод виявлення вразливостей на основі нейронних мереж. - Розробити метод класифікації вразливостей на основі методу виявлення подібності коду. - Виконати програмну реалізацію системи аналізу програмного коду, з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей програмного коду. - Провести обчислювальні експерименти та оцінку розробленої системи. - Продемонструвати практичну цінність розробленої системи на прикладі впровадження в процеси життєвого циклу розробки програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є процес пошуку та класифікації вразливостей безпеки в програмному коді. Предметом дослідження виступають методи, алгоритми та структури даних для ефективного аналізу програмного коду на предмет вразливостей безпеки. Методи дослідження. В роботі застосовуються наступні методи дослідження: абстрактно-логічний аналіз проблеми, експерименти, моделювання, аналіз даних, порівняння. Зазначені методи були обрані з огляду на поставлені мету та задачі дослідження, а також на практичність їх застосування при вирішенні проблеми автоматичного аналізу програмного коду на предмет вразливостей безпеки. Наукова новизна отриманих результатів. Вперше запропоновано гібридний метод аналізу програмного коду, що поєднує методи глибокого навчання та методи виявлення подібності коду для пошуку та класифікації вразливості в коді, який дозволяє ефективно виконувати пошук вразливостей в коді, а також класифікувати з високою точністю знайдені вразливості. Отримав подальший розвиток метод побудови проміжного представлення програмного коду у вигляді кодового гаджету, який відрізняється від існуючих методів наявністю обмеження по розміру локального контексту відносно ключової точки, що дозволило зменшити результуючий розмір кодових гаджетів та підвищити точність класифікації при подальшому аналізі нейронною мережею. Вперше запропоновано метод класифікації вразливостей в програмному коді з використанням ковзного хешування абстрактного синтаксичного дерева, який відрізняється від існуючих методів тим що використовує метод виявлення подібності коду для ефективної класифікації вразливостей без необхідності використання навчальної вибірки великого об’єму. Практичне значення отриманих результатів. Розроблений метод дозволяє знаходити вразливості в програмному коді, написаному на мові C/C++, а також класифікувати тип знайденої вразливості, що дозволяє спростити процес пріоретизації та виправлення знайдених вразливостей для розробників програмних продуктів. Технологія пошуку та класифікації вразливостей в програмному коді успішно впроваджена в процеси розробки ІТ компанії та використовується для аналізу програмних продуктів на предмет вразливостей у якості сервісу аналізу коду. Також, командний інтерфейс системи дозволяє використовувати її у якості утиліти для аналізу коду, без необхідного розгортання у вигляді сервісу, що дозволяє спеціалістам з кібербезпеки використовувати даний інструмент в якості рекомендаційної системи в рамках процесів оцінки безпеки програмного коду. Розроблений метод було протестовано на реальних проектах з відкритим вихідним кодом. Зокрема, за допомогою розробленої системи вдалося знайти вразливість в проекті з відкритим вихідним кодом - Microsoft Terminal. Публікації. За результатами дисертаційного дослідження опубліковано 5 наукових праць, з яких 4 статті у наукових фахових виданнях України (3 з яких входять до міжнародних наукометричних баз) та 1 публікація в збірнику матеріалів конференції. Результати дослідження. Розроблено програмне забезпечення системи аналізу коду, що реалізує запропонований гібридний метод. Експериментально підтверджено ефективність системи у задачах пошуку та класифікації вразливостей в програмному коді. Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, 4 розділів, висновків, списку використаних джерел. Повний обсяг дисертації становить 140 сторінок. Робота містить 27 рисунків та 9 таблиць. Список використаних джерел налічує 81 найменувань. Основний зміст роботи. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та завдання дослідження, визначено об'єкт, предмет та методи дослідження, розкрито наукову новизну та практичне значення отриманих результатів. У першому розділі проведено аналіз сучасного стану у сфері кібербезпеки та тенденцій зростання кількості вразливостей у програмному забезпеченні. Розглянуто ключові стандарти та методології забезпечення безпеки ПЗ, зокрема Microsoft SDL, ОWASP та ISO 27034. Проаналізовано сучасні виклики, пов’язані зі зростанням складності систем та появою нових технологій. Розглянуто існуючі стандарти та методології забезпечення безпеки ПЗ. Досліджено можливості методів штучного інтелекту, зокрема машинного навчання, для автоматизації процесів аналізу безпеки коду. Розглянуто різні архітектури нейронних мереж та їх застосування для детекції вразливостей. Проаналізовано переваги та недоліки підходів. У другому розділі сформульовано постановку задачі дослідження та побудовано її математичну модель. Формалізовано функції перетворення даних на вході та виході системи. Розглянуто різні моделі подання програмного коду та обґрунтовано доцільність використання абстрактних синтаксичних дерев. Запропоновано власний гібридний підхід аналізу коду, що поєднує переваги глибокого навчання та алгоритмів пошуку подібності. Наведено детальний опис архітектури та математичних моделей складових компонент системи, зокрема нейромережевої моделі та модуля ковзного хешування AST. У третьому розділі представлено розробку ключових модулів запропонованої системи аналізу програмного коду з використанням гібридного методу пошуку та класифікації вразливостей. Описано удосконалений метод формування проміжних представлень коду на базі кодових гаджетів та їх подальша векторизація. Наведено архітектуру та алгоритми функціонування моделі глибокого навчання на основі BLSTM та модуля ковзного хешування AST. Також деталізовано розроблений метод класифікації вразливостей на основі ковзного хешування вузлів AST та порівняння з базою еталонів. Описано процедуру формування бази знань хешів вразливого коду та метод визначення оптимального вікна хешування AST. Четвертий розділ присвячено експериментальним дослідженням розробленої системи з використанням спеціалізованих наборів даних та кодових баз реальних проектів. Представлено аналіз отриманих результатів та порівняння з існуючими аналогами за критеріями якості та продуктивності. Обґрунтовано практичну цінність системи та можливості інтеграції в процеси безперервної інтеграції та доставки ПЗ. Модель пошуку вразливостей з використанням нейронних мереж продемонструвала 94.1% точності, а модель класифікації вразливостей з використанням ковзного хешування AST для 40 класів вразливостей - 51.1% точності. Обґрунтовано можливі шляхи вдосконалення системи. Висновки. У дисертаційній роботі вирішено актуальне науковоприкладне завдання розробки методів та програмних засобів для автоматизації процесів аналізу програмного коду на предмет вразливостей безпеки: 1. Запропоновано гібридний підхід до аналізу коду на основі поєднання методів глибокого навчання та алгоритмів пошуку подібності коду. Розроблено відповідну систему, що реалізує даний підхід. 2. Розроблено метод побудови проміжного представлення програмного коду у вигляді кодового гаджету, що дозволило підвищити ефективність подальшого аналізу за допомогою нейромереж. 3. Запропоновано метод класифікації вразливостей на основі ковзного хешування AST, що демонструє переваги за швидкодією у порівнянні з існуючими RNN-моделями. 4. Експериментально підтверджено ефективність розробленої системи, зокрема 94.1% точність пошуку вразливостей та 51.1% багатокласової точності їх класифікації.Документ Відкритий доступ Класифікація документів на основі векторних представлень словників при обробці природної мови у малоресурсному середовищі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Шаптала, Роман Віталійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичШаптала Р.В. Класифікація документів на основі векторних представлень словників при обробці природної мови у малоресурсному середовищі. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2023. Метою дисертаційного дослідження є розробка та вдосконалення методів класифікації документів, написаних природною мовою, у малоресурсному середовищі за допомогою побудови векторних графових представлень словників природної мови. Проблема обробки природної мови у малоресурсному середовищі є складною через брак даних, які можна використовувати для тренування сучасних алгоритмів машинного навчання. Малоресурсне середовище може бути викликано відсутністю чи дорожнечою ручної розмітки на початкових етапах побудови інформаційних систем, а також низькими популярністю та розвитком природної мови у інформаційному просторі. Типові методи обробки природної мови вимагають наявність розмітки текстів відповідно до задачі, яка розв’язується. Така розмітка часто виконується експертами у прикладній галузі або людьми з високим рівнем лінгвістичної грамотності. Анотатори, які здатні виконувати розмітку, можуть не бути доступними для великого набору проєктів через відсутність фінансування (зазвичай це тимчасова робота, яка може не виправдати операційні кошти) чи мотивації (анотування – рутинна та одноманітна робота). Зважаючи на те, що 63% контенту Інтернету написано англійською мовою, і більшість мов представлена менш ніж 1% веб-сторінок, величезна кількість мов є малоресурсними та, відповідно, менш дослідженими з точки зору підходів до обробки природних мов. Це призводить до того, що інформаційні системи, які вимушені працювати на основі малопредставлених мов, часто потерпають від низької якості, порівняно з їх англомовними аналогами. Тому, покращення вже існуючих та розробка нових методів обробки природної мови у малоресурсному середовищі є актуальною задачею. У першому розділі дисертаційної роботи проведено аналітичний огляд методів та досліджень за темою дисертації. На основі огляду було сформовано класифікацію методів обробки природної мови у малоресурсному середовищі та виділено їх основні припущення, переваги і недоліки. У ході аналізу було з'ясовано, що існуючі методи для обробки природної мови у малоресурсному середовищі вимагають додаткових даних з суміжним до прикладної області змістом, що часто є не виправданим припущенням. Тому дослідження було спрямовано на розробку нових методів з використанням мінімальної кількості сторонніх даних, а саме – лінгвістичних словників, які існують у великій кількості мов як додатковий ресурс. Використання словникової інформації не є чимось новим – їх не рідко використовують системи побудовані на правилах. Проблема таких підходів – вони явно роблять запити до словників чи онтологій (побудованих на їх основі) щодо зв'язків між сутностями у прикладних текстах. Таким чином, поєднання сучасних методів обробки природної мови та словникової інформації ускладнюється, адже перші оперують з векторними представленнями лінгвістичних сутностей, а другі – є дискретними елементами у графових структурах. Тому методи перетворення інформації, що міститься у словниках, у вектори, з якими можуть працювати новітні підходи машинного навчання у контексті обробки природної мови можуть дозволити більш ефективно розширити уявлення прикладних систем про мову, аніж явні правила пошуку у словниках. Через це було сформовано наступне наукове завдання: «Розробка методів обробки природної мови на основі векторних представлень словників у малоресурсному середовищі». У другому розділі представлено загальну методику побудови векторних представлень словників та їх поєднання з методами обробки природної мови. Проведено теоретичні дослідження щодо можливості отримання таких представлень, їх бажаних властивостей та шляхів застосування. Отримано класифікацію методів побудови векторних представлень графів, виділено їх ознаки та обмеження. До таких методів відносяться методи на основі факторизації, такі як HOPE, факторизація графу, Лапласівські проекції, GraRep, LLE; методи на основі випадкових блукань, такі як Node2Vec, DeepWalk та Walklets; методи на основі глибокого навчання, такі як SDNE, DNGR та GCN; та інші. Описано яким чином дані методи можна застосувати для моделювання словників та варіанти модифікацій алгоритмів для роботи зі словниковими даними. Також було проаналізовано та упорядковано методи злиття кількох векторних представлень для отримання фінальних векторів, які можна використовувати для різноманітних задач обробки природної мови, наприклад класифікації документів. При цьому було виділено ті, що практично застосовувати у малоресурсному середовищі з обмеженим розміром розмічених даних, а саме метод конкатенації та зваженої суми векторних представлень. Для використання даних методів у контексті злиття векторних представлень документів на основі слів та словників була запропонована модифікація даних методів через додавання етапу пошуку відповідності слів. У третьому розділі описано результати експериментальних досліджень. Для перевірки впливу різних методів побудови векторних представлень словників, а також злиття векторних представлень словників та методів обробки природної мови у малоресурсному середовищі на результати моделювання у практичному завданні, було обрано вирішення задачі класифікації документів. Експериментальні дослідження проведено у прикладній області містобудування та урбаністики, а саме класифікації петицій до Київської міської ради за напрямами, такими як транспорт, освіта, благоустрій тощо. В якості додаткової словникової інформації, на основі якої будуються векторні представлення для поєднання з типовими методами класифікації документів, було обрано словник синонімів української мови. Для розуміння методів передобробки та формулювання практичних рекомендацій при роботі з подібними даними, у цьому розділі було детально описано та проаналізовано обидва джерела інформації. Малоресурсність середовища забезпечено через два аспекти вирішуваної задачі – петиції написані українською мовою, яка входить до третього десятка найпоширеніших мов світу та має невелику кількість якісних наборів даних для покращення якості роботи моделей, а також малим розміром набору даних при високій змістовній варіативності петицій. Результати проведених досліджень показали, що векторні представлення словників на основі методів кодування вершин графів можна поєднувати з типовими векторними представленнями документів для покращення якості класифікації документів за допомогою підходів машинного навчання. Кожен крок запропонованого методу має набір параметрів та гіперпараметрів, від яких залежить результат та ефективність фінального рішення. Тому додатково наведено аналіз даних опцій, а також порівняння різних підходів до побудови представлень вершин графів у контексті словників. Для досягнення найкращих результатів пропонується використання методу на основі випадкових блукань - Node2Vec, який перетворює елементи словника у вектори за прийнятний час, не вимагає багато ресурсів та отримує вищі оцінки при подальшій класифікації документів. Для наступного кроку, а саме злиття векторних представлень документів та словникової інформації оптимальним виявився метод зваженої суми. Додатково наводяться практичні рекомендації по роботі з подібними даними, а саме особливості отримання, збереження та передобробки документів, побудови словників для кожного з методів класифікації документів, збереження та обробки словника синонімів, а також аналіз статистичної значущості результатів. Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному: 1. Вперше запропоновано метод класифікації документів на основі векторних представлень словників при обробці природної мови у малоресурсному середовищі, який відрізняється від методів доповнення даних, що базуються на словниках, тим що у ньому поєднуються векторні представлення документів з векторними представленнями елементів лінгвістичних словників, що дозволяє збільшити F1-міру якості класифікації документів у малоресурсному середовищі; 2. Запропоновано векторну модель слів зі словника синонімів, яка на відміну від інших будується на основі векторних представлень вузлів графу словника, що надає можливість її повторного використання в різних задачах обробки природної мови через трансферне навчання; 3. Модифіковано методи конкатенації та зваженої суми при злитті векторних представлень слів додаванням етапу пошуку відповідності слів з документу словам з словника синонімів, що дозволяє покрити відсутні у словнику словоформи без побудови моделей визначення частини мови та пошуку словоформ, що суттєво ускладнено у малоресурсних середовищах. Практичне значення одержаних результатів полягає у тому, що: 1. Розроблений метод дозволяє значно підвищити F1-міру якості систем класифікації документів у малоресурсних середовищах. Таким чином розробники даних систем можуть зменшити час та витрати на розробку, адже вища якість системи досягатиметься з меншою кількістю розмітки, розширення якої може бути не доступним, або вимагати додаткових часових чи фінансових інвестицій; 2. Розроблено векторні представлення слів у словнику синонімів української мови, які можна перевикористовувати за допомогою трансферного навчання при створенні програмних систем у інших прикладних областях; 3. Представлено набір даних для класифікації тем петицій, націлений на тестування методів обробки природної мови у малоресурсному середовищі. Документи написані українською мовою та мають вузьку урбаністичну спеціалізацію, що робить набір даних відмінним від корпусів загального призначення; 4. Запропоновано застосування розробленого методу до класифікації петицій до Київської міської ради за темами, яка дозволяє автоматично пропонувати тему петиції при ручній розмітці, що може суттєво скоротити час на їх аналіз.Документ Відкритий доступ Стохастична оптимізація продуктивності пакету симуляції транспорту частинок в фізиці високих енергій(2019) Шадура, Оксана Віталіївна; Петренко, Анатолій ІвановичДокумент Відкритий доступ Cтратегії розвитку сервіс-орієнтованих систем у хмарному середовищі(2018) Петренко, Олексій Олексійович; Кисельов, Геннадій Дмитрович