|
Анотац╕я.
Одним ╕з способ╕в упорядкування та систематизац╕╖ знань ╓ формування терм╕нолог╕чних онтолог╕й,
як╕ дозволяють структурувати ╕нформац╕ю в конкретних предметних областях, таких як к╕бербезпека.
У зв'язку з революц╕йною появою великих мовних моделей (large language model, LLM)
з'являються нов╕ можливост╕ для автоматизац╕╖ процесу побудови "л╕су ╕╓рарх╕й
терм╕н╕в" (Л╤Т).
Побудова Л╤Т ╓ необх╕дною для таких к╕лькох ключових аспект╕в у сфер╕ к╕бербезпеки та
управл╕ння знаннями, як ун╕ф╕кац╕я терм╕нолог╕╖, покращення комун╕кац╕╖, оптим╕зац╕я
╕нформац╕йного пошуку, систематизац╕я знань, адаптац╕я до нових виклик╕в, п╕дтримка
досл╕джень та ╕нновац╕й. У статт╕ розгляда╓ться роль LLM у побудов╕ Л╤Т в контекст╕
сучасних виклик╕в ╕нформац╕йного середовища. Завдяки революц╕йним досягненням у сфер╕
штучного ╕нтелекту, LLM забезпечують автоматизац╕ю та оптим╕зац╕ю процес╕в обробки, анал╕зу
та структурування великих обсяг╕в текстових даних. Описано ключов╕ етапи реал╕зац╕╖ Л╤Т за
допомогою LLM, зокрема обробка текстових даних, визначення дискрим╕нантно╖ сили терм╕н╕в,
встановлення зв'язк╕в м╕ж ними та в╕зуал╕зац╕я результат╕в. Запропоновано методику
визначення асоц╕ативних зв.язк╕в м╕ж заздалег╕дь визначеними терм╕нами для побудови Л╤Т.
Наведено приклади практично╖ реал╕зац╕╖ запропоновано╖ методики на основ╕ застосування
╕нформац╕йно-анал╕тично╖ системи "К╕бер Агрегатор". Продемонстровано приклад формування
промпту для побудови Л╤Т до системи генеративного штучного ╕нтелекту DeepSeek.com.
Запропоновано технолог╕ю в╕зуал╕зац╕╖ Л╤Т шляхом застосування програми для анал╕зу ╕
в╕зуал╕зац╕╖ граф╕в CSV2Graph. Використання запропонованих технолог╕й дозволя╓
п╕двищити ефективн╕сть ╕ точн╕сть побудови терм╕нолог╕чних онтолог╕й, що ╓
важливим для адаптац╕╖ до швидко зростаючих ╕нформац╕йних поток╕в у сучасному
св╕т╕.
Ключов╕ слова:
велик╕ мовн╕ модел╕; штучний ╕нтелект; л╕с ╕╓рарх╕й терм╕н╕в; терм╕нолог╕чн╕ онтолог╕╖;
в╕зуал╕зац╕я даних; к╕бербезпека.
|
