Застосування великих мовних моделей для інтелектуального розширення семантичних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛанде, Дмитро Володимирович
dc.contributor.authorРибак, Олександр Олегович
dc.date.accessioned2025-12-17T09:42:04Z
dc.date.available2025-12-17T09:42:04Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ статті запропоновано методику формування та подальшого розширення семантичних мереж на основі аналізу тексту із застосуванням великих мовних моделей (LLM). Первинна семантична мережа розширюється за допомогою GPT-4, Llama-3 та DeepSeek-V3, а отримані результати проходять кількісну оцінку точності й повноти. Запропонована технологія семантичного нетворкінгу[1] базується на концепції «рою віртуальних експертів»[2], за якої кожна LLM доповнює семантичну мережу власними знаннями та зв’язками.Окрім цього, розроблено підхід до інтеграції мереж, що уможливлює об’єднання результатів від різних LLM в узгоджену структуру. Використання механізму фільтрації слабких зв’язків підвищує достовірність остаточної мережі за рахунок відсікання хибнопозитивнихзв’язків і зменшення інформаційного шуму, що сприяє більш точному й повному відображенню знань.Для візуалізації семантичних мереж використовується програма Gephi –пакет програмного забезпечення з відкритим кодом для мережевого аналізу та візуалізації.
dc.description.abstractotherThis paper proposes a methodology for constructing and further expanding semantic networks based on text analysis using large language models (LLM). The initial semantic network is expanded with the help of GPT-4, Llama-3, and DeepSeek-V3, and the obtained results undergo quantitative evaluation of precision and recall. The proposed semantic networking technology[1] is based on the concept of a "swarm of virtual experts"[2], where each LLM enhances the semantic network with its own knowledge and connections.Additionally, an approach to network integration has been developed, enabling the consolidation of results from different LLMs into a unified structure. The use of a weak-link filtering mechanism enhances the reliability of the final network by eliminatingfalse-positive connections and reducing information noise, contributing to a more accurate and complete representation of knowledge.For semantic network visualization, the Gephi software is utilized–a free and open-source network analysis and visualization tool.
dc.format.pagerangeP. 89-99
dc.identifier.citationЛанде, Д. Застосування великих мовних моделей для інтелектуального розширення семантичних мереж / Дмитро Ланде, Олександр Рибак // Information Technology and Security. – 2025. – Vol. 13, Iss. 1 (24). – P. 89-99. – Bibliogr.: 6 ref.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2025.13.1.328970
dc.identifier.orcid0000-0003-3945-1178
dc.identifier.orcid0009-0004-1033-1599
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77760
dc.language.isouk
dc.publisherInstitute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”
dc.publisher.placeKyiv
dc.relation.ispartofInformation Technology and Security, Vol. 13, Iss. 1 (24)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectсемантичні мережі
dc.subjectвеликі мовні моделі (LLM)
dc.subjectкібербезпека
dc.subjectOSINT
dc.subjectтекстова аналітика
dc.subjectsemantic networks
dc.subjectlarge language models (LLM)
dc.subjectcybersecurity
dc.subjecttext analytics
dc.subject.udc004. 89:004.9
dc.titleЗастосування великих мовних моделей для інтелектуального розширення семантичних мереж
dc.title.alternativeApplication of large language models for intelligent expansion of semantic networks
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
89-99.pdf
Розмір:
892.53 KB
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

Information Technology and Security, Vol. 13, Iss. 1 (24)