Розробка інструментарію аналізу даних для підтримки прийняття рішень на основі текстових повідомлень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавастьянов, Володимир Володимирович
dc.contributor.authorПаутинка, Олександра Володимирівна
dc.date.accessioned2025-01-24T13:09:24Z
dc.date.available2025-01-24T13:09:24Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 137 с., 29 рис., 27 табл., 2 дод., 25 джерела. Об’єктом дослідження є процеси аналізу текстових даних, спрямовані на екстракцію фактів, оцінку загроз та інтеграцію результатів у експертну систему. Предметом дослідження є методи автоматизованої екстракції даних, алгоритми класифікації інформації для оцінки рівня загроз і використання сучасних великих мовних моделей (LLM), зокрема модель Gemma. Метою роботи є розробка інструментарію для автоматизації аналізу текстових повідомлень, який забезпечує екстракцію фактів, оцінку загроз та підтримку прийняття стратегічних рішень. Робота базується на використанні методів обробки природної мови (NLP), нейронних мереж та великих мовних моделей (LLM), а також застосування математичних моделей для ранжування загроз. У межах дослідження проаналізовано сучасні методи обробки текстових даних та розроблено нейромережеву систему факт-екстракції для виділення ключових елементів текстів і їх інтеграції у систему підтримки рішень. Інтеграція LLM Gemma, підвищила точність і швидкість валідації фактів Система використовує алгоритми для оцінки загроз, що дозволяє ранжувати ризики для підтримки прийняття рішень у кризових ситуаціях. Наукова новизна роботи полягає у розробці нового підходу до аналізу даних для оцінки загроз, що включає інтеграцію LLM, зокрема Gemma. Запропонований підхід забезпечує точну автоматизацію факт-екстракції, оцінку загроз та ранжування ризиків, дозволяючи оптимізувати процеси підтримки прийняття рішень у кризових та стратегічних ситуаціях.
dc.description.abstractotherMaster's Thesis: 137 p., 29 fig., 27 tabl., 2 appendices, 25 sourses. The object of the research is the set of processes of text data analysis aimed at fact extraction, threat assessment, and integration of results into an expert system. The subject of the research is the set of methods of automated data extraction, information classification algorithms for threat level assessment, and the use of modern large language models (LLM), particularly the Gemma model. The purpose of the research is to develop a toolkit for automating the analysis of text messages, enabling fact extraction, threat assessment, and strategic decision-making support. The study is based on the use of natural language processing (NLP) methods, neural models, and large language models (LLM), as well as the application of mathematical models for threat ranking. The research includes an analysis of modern text data processing methods and the development of a neural network-based fact extraction system for identifying key text elements and integrating them into a decision support system. The integration of the Gemma LLM improved the accuracy and speed of fact validation. The system also employs algorithms for threat assessment, enabling risk ranking to support decision-making in crisis situations. The scientific novelty of the research lies in the development of a new approach to data analysis for threat assessment, which includes the integration of LLM, particularly Gemma. The proposed approach ensures precise automation of fact extraction, threat assessment, and risk ranking, optimizing decision-making processes in crisis and strategic situations.
dc.format.extent137 с.
dc.identifier.citationПаутинка, О. В. Розробка інструментарію аналізу даних для підтримки прийняття рішень на основі текстових повідомлень : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Паутинка Олександра Володимирівна. - Київ, 2024. - 137 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72185
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectbi-lstm
dc.subjectмодель gemma
dc.subjectnlp
dc.subjectllm
dc.subjectтекстові повідомлення
dc.subjectпідтримка прийняття рішень
dc.subjectоцінка ризиків
dc.subjectранжування загроз
dc.subjectgemma model
dc.subjecttext messages
dc.subjectdecision support
dc.subjectrisk assessment
dc.subjectthreat ranking
dc.subject.udc303.732.4
dc.titleРозробка інструментарію аналізу даних для підтримки прийняття рішень на основі текстових повідомлень
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pautynka_magistr.pdf
Розмір:
1.6 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи