ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИДОБУВАННЯ ТА ВЕРИФІКАЦІЇ ЧИСЛОВИХ ТА ТЕКСТОВИХ ДАНИХ У БАГАТОЗВ’ЯЗНИХ БАГАТОСТАДІЙНИХ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ - Бондалєтов, К. О.; Мокін, В. Б. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Запропоновано вирішення проблеми підвищення обсягів та рівня достовірності інформації про стан елементів багатозв’язних багатостадійних геоінформаційних систем (БГІС) з використанням інформаційних та інтелектуальних технологій, що особливо актуально для моніторингу стану цих об’єктів. Для розв’язання задачі використано числові та текстові дані з різних джерел (звіти, кадастри, публікації у ЗМІ та у соціальних мережах тощо), які прив’язані та верифіковані до елементів багатостадійних геоінформаційних систем з урахуванням просторово-часових метаданих. Застосовано критерій топологічної спостережуваності як міри повноти знань для верифікації числових даних у текстах. Вперше запропоновано метод верифікації числових даних у текстах з використанням бази знань, повнота якої оцінується за допомогою критерію топологічної спостережуваності, що дає можливість оцінити повноту та точність видобутої інформації. Удосконалено метод формування користувацьких запитів до великої мовної моделі та RAG-архітектури шляхом прив’язки ембедингів до просторових об’єктів і часових меж, що уможливлює точніше знайти релевантну для користувача інформацію з урахуванням встановлених просторово-часових обмежень. Набув подальшого розвитку метод геоприв’язки, який автоматично відбирає релевантні факти у текстах і точніше зіставляє ці факти з описами масивів вод. Запропоновано інтегровану технологію, що поєднує ці методи — автоматизоване видобування числових і текстових фактів з різних джерел, їх просторово‑часову прив’язку до елементів ГІС та формалізовану верифікацію з метою зменшення інформаційної невизначеності та підвищення якості цифрових двійників для підтримки рішень. Наведено приклад застосування цієї технології на прикладі задачі аналізу стану масиву вод басейну річки Південний Буг. Дослідження показало, що індекс достовірності новин про забруднення вод може бути збільшений від 0,3 до близько 0,99, тобто у 3,3 рази.