Статья: ПОСТРОЕНИЕ ГРАФА ЗНАНИЙ ПО ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫМ ДАННЫМ

Скачать

В работе описывается метод построения графа знаний по телекоммуникационным данным на основе проприетарных и эталонных моделей, используемых в области телекоммуникаций. В качестве эталонных рассматриваются модели, входящие в фреймворк, разработанный консорциумом TM Forum. Граф знаний проприетарных моделей предлагается строить с помощью автоматизированной обработки лог-файлов автотестов и таблиц БД биллинговой системы. Актуальность применения графов знаний обусловлена их структурированностью и семантичностью, а также возможностью последующего применения алгоритмов машинного обучения для генерации рекомендаций по оптимизации телекоммуникационных процессов и систем. Предложено применение метода на основе подхода многошагового рассуждения для создания интерпретируемых рекомендаций по восстановлению отсутствующих связей, путём их прогнозирования в проприетарном графе знаний. Предложенный метод рассматривает многошаговое рассуждение как задачу ответа на вопрос с использованием обработки естественного языка. Применение разработанного решения на основе нейросетевой архитектуры трансформера обеспечило интерпретируемые результаты с сохранением значений метрик, по сравнению с аналогами.

Информация о документе

Формат документа: PDF
Кол-во страниц: 1 страница
Загрузил(а): Головин Алексей
Лицензия: —
Доступ: Всем

Информация о статье

ISSN: 2223-9537
EISSN: 2313-1039
Префикс DOI: 10.18287/2223-9537-2025-15-1-45-54
Журнал: ОНТОЛОГИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Год публикации: 2025
Автор(ы): Головин А. А., Жукова Н. А.
Ключевые фразы: ГРАФ ЗНАНИЙ, телекоммуникации, лог-файлы, восстановление структуры, многошаговое рассуждение
УДК: 004.89. Прикладные системы искусственного интеллекта. Интеллектуальные системы, обладающие знаниями

Статистика просмотров

Статистика просмотров статьи за 2025 год.

Ранее вы смотрели (2)

01. Статья: Проблема диагностики в культурно-историческом контексте

02. Статья: Складывание кризиса охраны железных дорог советской России в 1917–1919 гг.: взгляд изнутри

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – Сайт) представляет собой платформу, на которой пользователи самостоятельно добавляют и публикуют метаинформацию о материалах разных видов (названия, обложки, аннотации, данные об авторах и т.п.). Администрация Сайта не занимается самостоятельным сбором или первоначальной публикацией этих сведений.

Модерация контента

На Сайте действует постмодерация. Это означает, что материалы, добавляемые пользователями, становятся общедоступными сразу после публикации и проверяются Администрацией Сайта постфактум в разумные сроки.

Использование информации

Администрация Сайта не использует метаданные и обложки документов в коммерческих или рекламных целях для продвижения товаров или услуг и не заявляет о каких-либо правах на представленные объекты интеллектуальной собственности. Все права на документы и сопутствующие материалы принадлежат их законным правообладателям.

Отказ от гарантий

Администрация Сайта не гарантирует точность, полноту и достоверность метаинформации, размещенной пользователями, поскольку не осуществляет ее предварительную проверку.

Ответственность

Сайт носит исключительно информационно-справочный характер. Администрация Сайта не несет ответственности за содержание и достоверность информации, добавленной пользователями, а также за любые убытки, возникшие в связи с использованием или невозможностью использования Сайта и размещенной на нем информации.