Семантичний показник посередництва вузл╕в у когн╕тивних мережах.
// Трансформац╕йн╕ процеси правотворчо╖ д╕яльност╕ та парламентського контролю : матер╕али наук.-практ. конф. (Ки╖в, 30 жовт. 2025 р.) [Електронне видання] / упоряд.: В. М. Фурашев, С. О. Дорогих. Ки╖в; Одеса : Фен╕кс, 2025. -С. 34-37. Режим доступу: https://ippi.org.ua/sites/default/files/zbirnik_tez_30.10.2025.pdf ISBN 978-617-8430-98-6

Сучасн╕ ╕нструменти анал╕зу правових документ╕в, зокрема в контекст╕ парламентського контролю, все част╕ше ╕нтегрують технолог╕╖ штучного ╕нтелекту, зокрема велик╕ мовн╕ модел╕ (ВММ). Однак масове застосування ВММ супроводжу╓ться сутт╓вими обмеженнями: високими витратами на обробку кожного запиту, неефективним використанням обчислювальних ресурс╕в та надм╕рною складн╕стю для завдань, як╕ ╓ ч╕тко алгоритм╕зованими (наприклад, перев╕рка формату дати, класиф╕кац╕я тип╕в документ╕в, обчислення терм╕н╕в).

У правов╕й сфер╕ це особливо проблематично: анал╕з законопро╓кт╕в, зв╕т╕в, судових р╕шень часто включа╓ як складн╕ семантичн╕ завдання (наприклад, ╕нтерпретац╕я норм), так ╕ рутинно-алгоритм╕чн╕ операц╕╖ (наприклад, вилучення рекв╕зит╕в, формування хронолог╕╖ под╕й). Використання ВММ для вс╕х етап╕в призводить до надм╕рно╖ вартост╕ та пов╕льност╕, що унеможливлю╓ пост╕йний мон╕торинг у реальному час╕.

Тому виника╓ нагальна потреба в ╕нтелектуальному диспетчер╕ запит╕в, який автоматично визнача╓ найефективн╕ше середовище виконання для кожного етапу обробки правово╖ ╕нформац╕╖ . залежно в╕д складност╕ завдання.