Екстракція змісту з потоку коротких текстових повідомлень

Abstract

У кваліфікаційній (магістерській) роботі досліджено проблему інформаційного перевантаження та розроблено систему екстракції змісту з потоку коротких текстових повідомлень. Запропоновано архітектуру системи, що поєднує методи навчання в контексті та ланцюжкового міркування для класифікації та екстракції змісту повідомлень. Розроблено гібридний підхід з використанням локальної моделі для швидкої класифікації та великих мовних моделей для глибокого аналізу. Експериментальне тестування підтвердило ефективність системи, демонструючи високу точність класифікації та суттєве скорочення часу обробки порівняно з базовими підходами.