Ланде, Дмитро ВолодимировичРибак, Олександр Олегович2025-12-172025-12-172025Ланде, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/77760У 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.ukсемантичні мережівеликі мовні моделі (LLM)кібербезпекаOSINTтекстова аналітикаsemantic networkslarge language models (LLM)cybersecuritytext analyticsArticleP. 89-99https://doi.org/10.20535/2411-1031.2025.13.1.328970004. 89:004.90000-0003-3945-11780009-0004-1033-1599