Метою роботи є представлення нових можливостей обробки енциклопедичної інформації із застосуванням систем генеративного штучного інтелекту, зокрема, ChatGPT, для вирішення задач семантичного індексування, аналізу, пошуку та візуалізації, що дає змогу розглядати такі системи як корисний інструмент для формування, аналізу й візуалізації мережевих моделей предметних галузей. Семантичне моделювання може допомогти зрозуміти зміст і відносини між різними поняттями, які містять енциклопедичні джерела, та покращити доступність і якість інформації в семантичній мережі, що будується шляхом допомоги в розумінні змісту, збільшення точності пошуку, формування інтерактивних моделей предметних областей, покращення якості інформації. Семантичні моделі допомагають зрозуміти зміст тексту на глибшому рівні, ідентифікувати ключові поняття та їх взаємозв'язки. Це сприяє визначенню, які поняття або теми пов'язані з певним запитом користувача в енциклопедичному джерелі. Семантичний пошук використовує аналіз значення слів і контексту, що забезпечує точніші результати пошуку. Коли користувач шукає інформацію в енциклопедіях, семантичний пошук допомагає знаходити відповіді, враховуючи не лише точний збіг слів, але і семантичну близькість. Семантичні моделі можуть бути використані для створення інтерактивних моделей предметних областей в енциклопедичних ресурсах. Це означає, що користувачі можуть взаємодіяти з інформацією в більш зрозумілій і зручній формі, враховуючи відносини між поняттями. Семантичне моделювання допомагає виявляти та коригувати помилки в інформації, покращуючи якість джерела. Це важливо для забезпечення достовірності інформації в енциклопедичних джерелах. Таким чином, семантичне моделювання може бути ключовим інструментом у створенні сучасних енциклопедичних джерел у мережі, які не лише надають доступ до інформації, але й забезпечують розуміння, точність і взаємодію з користувачами, покращуючи загальний досвід отримання знань та відповідей на запити. |