|
Анотац╕я.
Розглянуто методи екстракц╕╖ концепт╕в ╕з текст╕в ╕ побудови семантичних
мереж для анал╕зу даних у контекст╕ к╕бербезпеки. Основна увага прид╕лена
використанню великих мовних моделей (LLM) для автоматизованого
витягу сутностей ╕ побудови мереж концепт╕в. Це дозволя╓ визначати
вза╓мозалежност╕ та структурувати ╕нформац╕ю, формувати семантичн╕ мереж╕.
Так╕ мереж╕ можна використовувати для подальшого кластерного анал╕зу,
що да╓ можлив╕сть автоматично групувати вузли за схож╕стю та визначати нов╕ законом╕рност╕ в даних.
Досл╕джено побудову мереж близькост╕ документ╕в,
що дозволя╓ оц╕нювати ступ╕нь схожост╕ текст╕в на основ╕ ╖хн╕х семантичних структур.
Запропонований п╕дх╕д дозволя╓ виявляти тематично спор╕днен╕ документи,
що можуть м╕стити важливу ╕нформац╕ю для анал╕зу,
а також визначати ╕нформац╕йн╕ ланцюжки та ключов╕ тенденц╕╖ у великих масивах
текстових даних, ключов╕ тенденц╕╖ ╕ загрози у сфер╕ к╕бербезпеки.
Ключов╕ слова:
семантичне ╕ндексування, кластерний анал╕з,
модулярн╕сть, велик╕ мовн╕ модел╕ (LLM), к╕бербезпека, анал╕з тексту, семантичн╕ мереж╕.
|
