Модели и алгоритмы обработки слабоструктурированных текстовых данных на основе методов искусственного интеллекта

Объект исследования –слабоструктурированные текстовые данные (ССТД) на естественном языке. Цель диссертационной работы – развитие моделей и алгоритмов интеллектуальной обработки ССТД в системах, использующих анализ данных, за счёт усовершенствования модели интеллектуальной обработки данных, разработки визуальных моделей и алгоритмов обработки и трансформации данных. Использованы методы анализа текстовых данных, методы машинного обучения, обработки естественного языка, статистики, визуализации, определения семантической близости текстовых данных. Теоретическая значимость работы состоит в адаптации моделей и алгоритмов обработки ССТД к использованию в условиях постоянного накопления новых данных и необходимости привлечения экспертов в различных предметных областях. Разработанное программное обеспечение применялось при решении прикладных задач, позволив повысить качество ССТД и сократить трудоёмкость их обработки. Результаты внедрены в работу ряда организаций.