№ 2 (102)
Permanent URI for this collection
UKR:
У даному репозитарії представлені електронні версії статей, автори яких є членами співтовариства університету. Зі статтями авторів, що не працюють в УДУНТ, можна ознайомитися на сайті Національної бібліотеки України імені В. І. Вернадського або на сайті журналу "Наука та прогрес транспорту."
ENG:
This repository contains e-articles whose authors are members of the community of the university. Articles of authors who are not employees USUST, is available online at Vernadsky National Library of Ukraine or on the website of the journal " Science and Transport Progress "
У даному репозитарії представлені електронні версії статей, автори яких є членами співтовариства університету. Зі статтями авторів, що не працюють в УДУНТ, можна ознайомитися на сайті Національної бібліотеки України імені В. І. Вернадського або на сайті журналу "Наука та прогрес транспорту."
ENG:
This repository contains e-articles whose authors are members of the community of the university. Articles of authors who are not employees USUST, is available online at Vernadsky National Library of Ukraine or on the website of the journal " Science and Transport Progress "
Browse
Browsing № 2 (102) by Author "Скалозуб, Владислав Васильович"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
Item Визначення авторства художнього україномовного тексту засобами штучного інтелекту за надкороткими уривками(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2023) Іванов, Олександр Петрович; Шинкаренко, Віктор Іванович; Скалозуб, Владислав Васильович; Косолапов, Анатолій АркадійовичUKR: Мета. Інтелектуальну пошукову систему Bing можна використати як метод і засіб визначення автора художнього україномовного тесту. Bing допомагає знайти інформацію про текстовий фрагмент та його автора, але результати пошуку можуть бути неточними або неповними. Основною метою роботи є дослідження ефективності встановлення авторства художніх текстів надсучасними засобами штучного інтелекту за над-короткими уривками. Методика. Відібрано десять українських авторів, із багатим наробком художніх творів, які відображають різні аспекти української культури та історії, а також випадкові фрагменти довжиною по 3–7 слів із різних творів цих авторів. Проведено експеримент із визначення авторства 2 000 фрагментів. Результати. За допомогою мови програмування Python та пакета skpy розроблено програмне забезпечення, що передає запитання та отримує відповіді від вбудованого в Microsoft Skype боту Bing. У текстах відповідей перевірено наявність імені автора фрази та відповідної назви твору. За результатами Іван Франко має найвищий відсоток відповідей, де було згадано ім’я автора (65 %), а Олександр Довженко має найнижчий результат (23 %). Проаналізовано відповіді за довжиною фрагментів. Звісно, чим більша довжина фрагмента тексту, тим більша вірогідність точного встановлення його авторства. Особливості стилю автора проявляються у 20–40% коротких фрагментах. Останні 60–80 % можуть складати загальновживані мовні конструкції, які ретрансльовано автором із зовнішнього середовища. Наукова новизна. У цій роботі вперше представлено методику перевірки авторства фрагментів україномовного тексту за допомогою боту Bing зі штучним інтелектом. Виконано порівняльний аналіз та наведено експерименти з визначення авторства коротких фрагментів по 3–7 слів. Установлено що навіть досить малі фрагменти тексту мають ознаки, властиві оригінальному стилю автора художніх творів. Практична значимість. З’ясовано, якою мірою експерти з визначення авторства природномовних текстів можуть спиратись на наявні надсучасні засоби штучного інтелекту у поєднанні з широкою базою текстів в інтернет-просторі.Item Інтелектуальна технологія оптимізації керування потоками замовлень сервісних систем із неточно визначеними і природномовними даними(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Терлецький, Ігор АндрійовичUKR: Мета. Завдання щодо класифікації даних та оптимізації керувань потоками замовлень у системах обслуговування мають значне поширення. Розробка інтелектуальної інформаційної технології (ІІТ) оптимального керування потоками замовлень у сервісних системах (ОПЗС&С), з урахуванням неточно визначених та природномовних характеристик даних (НВД), що реалізована на основі модифікованої мережі Хеммінга (МХН), зараз є актуальною, має наукове і практичне значення. Основною мета роботи – розвиток і вдосконалення математичних моделей і процедур ОПЗС&С та формування ІІТ на основі МХН за НВД. Методика. Запропоновано нові постановки завдань ОПЗС&С, які відзначаються НВД. Удосконалено математичні моделі та інтелектуальні процедури оптимізації потоків ОПЗС&С на основі МХН. Розроблено програмні засоби для ІІТ на основі МХН та процедур процесів ОПЗС&С. Проведено числові дослідження коректності та ефективності рішень. Результати. Сформовано нові постановки завдань ОПЗС&С за НВД, які відрізняються можливостями врахування результатів вибору керувань на попередніх кроках. Виконано формування вдосконалених математичних моделей та продукційних інтелектуальних процедур ОПЗС&С на основі МХН, проведено аналіз сфери їх застосування. Розроблено та досліджено програмні засоби ІІТ для процесів ОПЗС&С з НВД, проведено числовий експеримент для підтвердження достовірності та ефективності запропонованих моделей і методів процесів ОПЗС&С. Наукова новизна. У роботі вдосконалено математичні моделі, а також продукційні інтелектуальні процедури оптимізації потоків на основі результатів класифікації за МХН. Розроблено варіанти моделей функціонування процедур ОПЗС&С, де елементи потоків розглянуто або ізольовано від інших, або оптимальний для поточного елемента вибір керування впливає на обслуговування наступних елементів. Практична значимість. Розроблена на основі модифікованих мереж Хеммінга інтелектуальна інформаційна технологія дозволяє виконувати оптимізацію керувань потоками замовлень у сер-вісних системах з неточно визначеними та природномовними характеристиками даних.