Дмитро Ланде. Формування та використання семантичних мереж для
навігації в енциклопедичних даних /
Розділ монографії
"Українська енциклопедистика в умовах воєнного стану. Питання
теорії та практики:".
- Київ : Державна наукова установа "Енциклопедичне видавництво", 2024. - С.
147-151.
ISBN 978-617-8272-07-4
Сучасні енциклопедії, що представлені в Інтернеті, по суті є
семантичними мережами, оскільки їх статті зв'язані гіперпосиланнями. Як
правило, кожна стаття в енциклопедії не існує ізольовано, а пов.язана з іншими
через гіперпосилання, що створює складну мережу знань. Це дає змогу
користувачам швидко переходити від однієї теми до іншої, що робить
навігацію інформацією більш ефективною та зручною.
Проте сучасні технології, такі як великі лінгвістичні моделі, або LLMs
(від англ. - Large Language Model)24 відкривають нові можливості для
покращення семантичного індексування енциклопедій. Відомі великі
лінгвістичні моделі, які можуть бути застосовані до цього процесу, включають,
наприклад, GPT-4 від OpenAI25, BERT від Google26, Meta Llama27. Ці моделі
здатні аналізувати великі обсяги тексту, розуміти контекст і знаходити
смислові зв'язки між різними частинами інформації.
Використання таких моделей для семантичного індексування, зокрема,
"Великої української енциклопедії" дозволить виявляти додаткові
вузли-поняття та зв'язки між ними. Семантичне індексування за допомогою
LLMs дозволить не лише створити більш точну і детальну карту знань, але
й знайти нові, раніше невідомі зв'язки між поняттями-статтями, що може
суттєво покращити якість і зручність навігації в енциклопедичних даних.
|
Сучасні енциклопедії, що представлені в Інтернеті, по суті є семантичними мережами, оскільки їх статті зв'язані гіперпосиланнями. Як правило, кожна стаття в енциклопедії не існує ізольовано, а пов.язана з іншими через гіперпосилання, що створює складну мережу знань. Це дає змогу користувачам швидко переходити від однієї теми до іншої, що робить навігацію інформацією більш ефективною та зручною. Проте сучасні технології, такі як великі лінгвістичні моделі, або LLMs (від англ. - Large Language Model)24 відкривають нові можливості для покращення семантичного індексування енциклопедій. Відомі великі лінгвістичні моделі, які можуть бути застосовані до цього процесу, включають, наприклад, GPT-4 від OpenAI25, BERT від Google26, Meta Llama27. Ці моделі здатні аналізувати великі обсяги тексту, розуміти контекст і знаходити смислові зв'язки між різними частинами інформації. Використання таких моделей для семантичного індексування, зокрема, "Великої української енциклопедії" дозволить виявляти додаткові вузли-поняття та зв'язки між ними. Семантичне індексування за допомогою LLMs дозволить не лише створити більш точну і детальну карту знань, але й знайти нові, раніше невідомі зв'язки між поняттями-статтями, що може суттєво покращити якість і зручність навігації в енциклопедичних даних. |