TY - JOUR AU - Клочко , Андрій PY - 2021/09/27 Y2 - 2024/03/28 TI - ВПРОВАДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ТЕКСТОВИХ ДОКУМЕНТІВ У СФЕРУ ТЕХНІЧНОГО РЕГУЛЮВАННЯ В БУДІВНИЦТВІ JF - Управління розвитком складних систем JA - УРСС VL - IS - 47 SE - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ DO - 10.32347/2412-9933.2021.47.63-70 UR - http://mdcs.knuba.edu.ua/article/view/249184 SP - 63-70 AB - <p><em>Статтю присвячено впровадженню технологій інтелектуального аналізу текстових документів у сферу технічного регулювання в будівництві України. Основну увагу в роботі спрямовано на вирішення питань автоматичного накопичення та інтелектуального аналізу нормативних документів будівельної галузі, які набувають надзвичайної актуальності у зв’язку з цифровізацією усіх сфер господарства. Висвітлено нагальні проблеми системи технічного регулювання в будівництві. Показано, що ці проблеми висувають на перший план завдання підвищення швидкості та надійності опрацювання текстових документів в електронних інформаційних системах. Вирішення цього завдання передбачає розробку автоматичних систем, які здатні до інтелектуального пошуку документів в умовах невизначеності, що спричинена наявністю надлишкової текстової інформації. Проведено огляд інформаційно-пошукових систем, які використовуються для опрацювання текстових документів в електронних інформаційних ресурсах. Досліджено передумови впровадження технологій інтелектуального аналізу текстових документів у сферу технічного регулювання в будівництві України. Обґрунтовано своєчасність їх провадження. Надано основні поняття, що використовуються у процесі розроблення моделей і методів автоматичного вилучення значущої інформації з текстів. Досліджено процес інтелектуального аналізу даних та проаналізовано наявні моделі інтелектуального аналізу текстової інформації, які використовуються в різних інформаційно-пошукових системах. Запропоновано схему впровадження технології інтелектуального аналізу текстових документів в Єдину державну електронну систему у сфері будівництва. При цьому передбачається розв’язання задачі кластеризації текстових документів покласти на штучні нейронні мережі. Розглядається можливість використання таких моделей, як глибоко структурована семантична модель і самоорганізуюча карта Кохонена. Вибір зазначених моделей ґрунтується на їх здатності до визначення міри близькості інформаційно-пошукових образів текстових документів. Практичне значення роботи вбачається в удосконаленні пошукових систем у сфері технічного регулювання в будівництві та можливості суттєво прискорити процес реструктуризації галузі будівництва і архітектури України.</em></p> ER -