Формування мереж понять в галузі права за допомогою системи штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.37750/2616-6798.2023.2(45).282326Ключові слова:
ChatGPT, мережі понять, візуалізація графів, мережевий аналіз документів, модель домену, штучні експерти, інформаційне правоАнотація
Описується методика формування мереж понять, пов’язаних із правовими документами і поняттями предметної галузі “Інформаційне право”. Методика базується на використанні системи штучного інтелекту ChatGPT і програми аналізу і візуалізації мереж Gephi. Показано можливість побудови мереж концептів на основі використання ChatGPT, вирішуються завдання, які раніше вирішувалися із залученням великих часових та людських ресурсів. Показано, як інтегруються засоби інтелектуальної текстової аналітики та аналізу мереж, а також їхня візуалізація. Запропоновано емуляцію багатьох експертів шляхом багаторазової побудови запиту до системи ChatGPT. Методика може застосовуватися для мережного аналізу документальних джерел, побудови моделей предметних галузей.
Посилання
Berners-Lee, T., Hendler, J., Lassila, O. The semantic web. Scientific American, 2001. Vol. 284. No. 5. Рp. 34-43.
Ланде Д.В., Дмитренко О.О. Побудова семантичних мереж та визначення ступеня розбіжності текстів. Інформація і право. № 2(41)/2022. С. 44-51.
Wolfram S. A New Kind of Science. Wolfram Media Inc. 2002. 1264 p.
Wolfram S. What Is ChatGPT Doing and Why Does it Work? Wolfram Media Inc. 2023. 112 p.
Cherven K. Mastering Gephi. Network Visualization. Packt Publishing. 2015. 378 p.
Mnih, V., Badia, A.P., Mirza, M., Graves, A., Lillicrap, T., Harley, T., Silver, D., Kavukcuoglu, K. Asynchronous methods for deep reinforcement learning. International Conference on Machine Learning. 2016. Рp. 1928-1937.
Silver, D., Huang, A., Maddison, C.J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M. Mastering the game of go with deep neural networks and tree search. Nature, 529 (2016). Рр. 484-503.
