Шабунин. Разработка программного обеспечения для построения семантического графа на основе анализа контекстного смысла терминов

Аннотация:
Выпускная квалификационная работа посвящена автоматизации построения семантических графов для выявления смысловых связей между терминами в учебных текстах. Основой стала нейросетевая модель BERT, которая обеспечивает анализ контекста текста. В разработанный алгоритм входит токенизация, лемматизация, векторизация и расчет косинусного сходства между терминами, что позволяет формализовать текст в граф знаний. Практической реализацией стал программный продукт на Python с использованием библиотек SpaCy, Pymorphy2, SentenceTransformer, NetworkX, Pyvis и Gradio. Система включает модули анализа новых текстов и визуализации семантических связей по запросу пользователя.