Публикации автора

Статья посвящена предпосылкам создания системы интеллектуального анализа больших текстоводокументных данных (БТДД) для поддержки стратегической аналитики в рамках научно-технического сотрудничества стран БРИКС. Предлагается решение задачи преодоления разрыва между развитием технологий и существующими цифровыми инструментами, ограничивающими эффективность стратегического анализа. Предлагаемая концепция акцентирует внимание на использовании технологий обработки естественного языка (NLP) и семантического анализа для повышения точности и надежности управленческих решений. Результаты формируют основу для разработки концепции Системы автоматизации и аугментации (усиления) стратегической аналитики путем информационноаналитического обеспечения

В статье изложены принципы разработанного алгоритма выявления трендов на основе анализа больших текстовых данных и представления результата в удобных для лиц принимающих решения (ЛПР) форматах, реализованных в системе интеллектуального анализа больших данных iFORA. Дается обзор существующих алгоритмов текстовой аналитики. Излагается предлагаемая и апробированная на десятках реализованных проектов математическая основа для выявления терминов, означающих тренды. Описываются подходы к кластеризации терминов на основе их векторов в пространстве Word2vec. Приводятся примеры двух ключевых визуализаций (семантические, тренд-карты), дающих представление о круге тем и трендах, характеризующих конкретную исследуемую область, как способ адаптации результатов анализа к задачам ЛПР. Обсуждаются ограничения и преимущества использования предложенного подхода для поддержки принятия решений, предлагаются направления для будущих исследований.