ISSN 1999-9429 · EISSN 2311-3103
Язык: ru

Статья: ПРИМЕНЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПОПОЛНЕНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ О МЕТОДАХ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ПРИКЛАДНОЙ ФОТОГРАММЕТРИИ (2024)

Читать онлайн

Рассмотрены вопросы, связанные с автоматизацией процедуры синтеза систем прикладной фотограмметрии. Такие системы служат для измерения и учета объектов по изображениям и в настоящее время широко применяются в различных областях деятельности, таких как картографирование, археология и аэрофотосъемка. Широкому применению также способствует повышение доступности и мобильности устройств для получения изображений. Все это обусловило проведение активных исследований, направленных на разработку методического обеспечения для систем прикладной фотограмметрии. Отслеживание в ручном режиме появления новых методов и алгоритмов фотограмметрической обработки информации для широкой номенклатуры областей применения достаточно затруднительно, что делает актуальной автоматизацию данной процедуры. Предлагаемое в статье решение основано на использовании базы знаний о методах обработки информации в системах прикладной фотограмметрии, основными элементами которой являются нечеткая онтология предметной области и база данных, что логично, т.к. информация о предметной области может быть достаточно легко структурирована. В качестве основы для онтологии было взято существующее решение, которое было дополнено на основе результатов анализа текущего состояния предметной области. Полученная онтология далее использована для поиска и классификации методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии и заполнения базы знаний. В связи с активизацией разработки новых методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии возникает необходимость модификации онтологии и пополнения базы данных, т. е. пополнения базы знаний. Важным источником информации для этого является Интернет. Для автоматизации поиска данных о методах обработки информации и пополнения базы знаний целесообразно использовать большие языковые модели, благодаря которым упрощается решение нескольких задач в области обработки естественного языка, которые включают кластеризацию и формирование новых сущностей для классификации. Соответствующий метод описан в статье. Для метода приведены результаты тестирования его работоспособности. В рамках решения задач проведён сравнительный анализ больших языковых моделей, в результате которого была вобрана модель RoBERTa.

Ключевые фразы: машинное обучение, графы, обработка изображений, АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ, искусственный интеллект, системы поддержки принятия решений, автоматизация процессов, большие языковые модели, онтология
Автор (ы): Козловский Александр Вячеславович, Мельник Эдуард Всеволодович, Самойлов Алексей Николаевич
Журнал: ИЗВЕСТИЯ ЮФУ. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.89. Прикладные системы искусственного интеллекта. Интеллектуальные системы, обладающие знаниями
eLIBRARY ID
69156322
Для цитирования:
КОЗЛОВСКИЙ А. В., МЕЛЬНИК Э. В., САМОЙЛОВ А. Н. ПРИМЕНЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПОПОЛНЕНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ О МЕТОДАХ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ПРИКЛАДНОЙ ФОТОГРАММЕТРИИ // ИЗВЕСТИЯ ЮФУ. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ. 2024. № 3
Текстовый фрагмент статьи