Застосування великих мовних моделей для інтелектуального розширення семантичних мереж

Д. Ланде, О. Рибак
Безкодовий підхід до побудови семантичних мереж засобами промпт-інжинірингу
// Collection "Information Technology and Security", Vol 13 Iss 2 (2025), - pp. 264-278.
DOI: 10.20535/2411-1031.2025.13.2.344712

У статті запропоновано безкодовий підхід до побудови семантичних мереж засобами промпт-інжинірингу з використанням великих мовних моделей (LLM). Розроблено фреймворк, у якому базові примітиви - умова, цикл і функція - поєднуються у композиційні структури, що забезпечують автоматизоване виділення понять, встановлення між ними зв.язків і побудову формалізованих графів знань. Запропонований метод спирається на принцип no-code, який дозволяє описувати алгоритмічну логіку природною мовою без залучення програмного коду. Це робить можливим використання великих мовних моделей не лише як генераторів тексту, а як повноцінних інструментів для побудови структур знань. У межах дослідження LLM розглядається як рушій для автоматизованої онтологічної інженерії. Модель інтерпретує природномовні інструкції як формалізовані дії, що дає змогу ітеративно виділяти ключові концепти, визначати типи відношень і формувати графи знань із заданою логічною послідовністю. Особливу увагу приділено галузі кібербезпеки, де швидке створення й актуалізація онтологій загроз має вирішальне значення для своєчасного реагування на нові вектори атак. Практична реалізація підходу здійснена на прикладі побудови семантичної мережі у тематиці фішингових атак. У ході експерименту мовна модель GPT-5 обробила 48 новинних повідомлень, автоматично сформувавши близько 70 пар пов.язаних понять. Отриманий граф знань відобразив цілісну структуру домену, де центральне поняття "фішинг" поєднано з численними похідними термінами: кібератака, соціальна інженерія, підроблена сторінка, шкідливе ПЗ тощо. Результати експерименту доводять, що запропонована методика забезпечує релевантність міжпоняттєвих зв'язків і збагачення базової термінології семантично спорідненими поняттями. Інтеграція великих мовних моделей у процес онтологічного моделювання спрощує створення структур знань, знижує поріг входження для користувачів без досвіду програмування та відкриває перспективи розвитку нейросимволічних систем, що поєднують генеративні можливості моделей із формальними методами представлення знань. Запропонований підхід має високий потенціал практичного застосування в галузях, які потребують динамічного оновлення знань, - передусім у кібербезпеці, медицині, фінансових технологіях і аналітиці даних.
Ключові слова: семантичне моделювання знань, великі мовні моделі, кібербезпека, OSINT, текстова аналітика, формальні примітиви управління, промпт-інжиніринг, онтологічне моделювання