В статті описано результати дослідження процесів комплексного аналізу військової інформації на основі машинного навчання та опрацювання природньої мови для допомоги командирам тактичних ланок. Система повинна дозволяти користувачам мати наступні можливості: об’єднання словника та інформаційного матеріалу, додавання термінів та абревіатур в словник, класифікація об’єктів для радіотехнічної розвідки, візуалізація повітряних об’єктів, класифікація повітряних об’єктів, користування інформаційними матеріалами, організування інформаційних матеріалів. Розроблена інтелектуальна система складається з чотирьох модулів, а саме з модуля інтеграції в інформаційні матеріали визначень потенційно невідомих термінів та абревіатур, модуля класифікації об’єктів для радіотехнічної розвідки, модуля візуалізації та класифікації повітряних об’єктів в реальному часі та модуля структуризації військової інформації. Також в системі розроблено модуль правлення орфографічних та граматичних помилок у тексті на основі алгоритму перебору та словника із 30000 слів українською мовою. В статті описана загальна структура розробленої системи та відповідно структури, алгоритми функціонування кожного розробленого модуля системи. Наведені також функціональні вимоги до системи та окремо до кожного модуля. Здійснений опис експериментальної апробації розробленого програмного забезпечення.
- Khatsaiuk, O., et. al. (2021). Preparing future officers for performing assigned tasks through special physical training. Revista Romaneasca pentru Educatie Multidimensionala, 13(2), 457–475. DOI: 10.18662/rrem/ 13.2/431.
- Barbar, A. E. (2023). Challenges for Ethical Humanitarian Health Responses in Contemporary Conflict Settings. Dædalus, 152(2), 53–62. DOI:10.1162/daed_a_01992.
- Назаркевич, М. А. (2011). Методи підвищення ефективності поліграфічного захисту засобами Ateb-функцій: монографія. Львів: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”.
- Назаркевич, М. А., et. al. (2010). Інструментальні засоби для розробки компонентів лінгвістичного забезпечення. Матеріали міжнародної конференції “Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту” ISDMCI, Євпаторія, стор. 376.
- Назаркевич, М. (2009). Розроблення програмного пакета для шифрування електронних документів засобами Ateb-функцій. Вісник Державного університету “Львівська політехніка”, № 638, стор. 55- 61.
- Pashchetnyk, O., et. al. (2021). The Ontological Decision Support System Composition and Structure Determination for Commanders of Land Forces Formations and Units in Ukrainian Armed Force. CEUR Workshop Proceedings, 2870, 1077–1086.
- Pattern-Oriented Software. URL: http://www.dre.vanderbilt.edu/~arvindk/public_html/ECE255/ ECE255.pdf.
- Bass, L., et. al. (2023). Software architecture in practice. Addison-Wesley Professional.
- Evergreen. UML. (2023). URL: https://evergreens.com.ua/ua/articles/uml-diagrams.html.
- Jacobsen, I., et.al. (1992). Object Oriented Software Engineering.
- Hierarchical database model. (2023). URL: https://www.heavy.ai/technical-glossary/hierarchical- database.
- Classical machine learning. (2023). URL: https://quantumalgorithms.org/chap-machinelearning.html.
- Logistic regression. (2023). URL: https://www.ibm.com/topics/logistic-regression.
- Naive Bayes classifier. (2023). URL: https://www.ibm.com/topics/naive-bayes.
- The k-nearest neighbors algorithm. (2023). URL: https://www.ibm.com/topics/knn.
- Geeksforgeeks. Decision Tree. (2023). URL: https://www.geeksforgeeks.org/decision-tree/.
- Support Vector Machine. (2023). URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html.
- Gyansetu. NLP in Machine Learning. URL: https://gyansetu.in/blogs/what-is-natural-language- processing/.
- Hastie, T., et. al. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, 2, 1- 758. New York: Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-21606-5
- Stuart, Russell м (2002). Artificial Intelligence. URL: https://www.sti-innsbruck.at/sites/default/ files/Knowledge-Representation-Search-and-Rules/Russel-&-Norvig-Inference-and-Logic-Sections-7.pdf.
- Visual Studio Code. (2023). URL: https://code.visualstudio.com/docs/editor/whyvscode.
- Simplilearn. Node.js. (2023). URL: https://www.simplilearn.com/node-js-vs-java-article/.
- Coursera. What Does a Front-End Developer Do? URL: https://www.coursera.org/articles/front-end- developer/.
- Schaefer, K. E., et. al. (2021). Human-autonomy teaming for the tactical edge: The importance of humans in artificial intelligence research and development. Systems Engineering and Artificial Intelligence, 115–148. Cham: Springer International Publishing. DOI: 10.1007/978-3-030-77283-3_7.
- Wang, W., et. al. (2020). Investigation on works and military applications of artificial intelligence. IEEE Access, 8, 131614-131625. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3009840.
- SearchUnifiedCommunications. URL: https://www.techtarget.com/searchunifiedcommunications/ definition/real-time-application-RTA/.
- Smashing magazine. (2023). URL: https://www.smashingmagazine.com/2010/10/what-is-user- experience-design-overview-tools-and-resources/
- Solis, C., et. al. (2011). A study of the characteristics of behaviour driven development. EUROMICRO conference on software engineering and advanced applications, 383-387. DOI: 10.1109/SEAA.2011.76.
- Danylyk, V., et. al. (2020). Detecting items with the biggest weight based on neural network and machine learning methods. Conference on Data Stream Mining and Processing (pp. 383–396). DOI:10.1007/978-3-030-61656- 4_26
- Danylyk, V., et. al. (2024). Information Technology for the Operational Processing of Military Content for Commanders of Tactical Army Units, International Journal of Computer Network and Information Security(IJCNIS), 16(3), 115-143. DOI:10.5815/ijcnis.2024.03.09.
- Danylyk, V., & Vysotska, V. (2024). Information Technology for Detecting Fakes and Propaganda Based on Machine Learning and Sentiment Analysis. Qeios. https://doi.org/10.32388/IZFOXN
- Pasichnyk, V., et. al. (2024). Expert assessment of educational content in IT specialists training process. Ceur Workshop Proceedings. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3723/paper8.pdf.
- Hryhorovych, V. (2022). Analysis of Scientific Texts by Semantic Inverse-Additive Metrics for Ontology Concepts. In COLINS (pp. 801–816). URL: https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper60.pdf.
- Oleksiv, N., et. al. (2022, May). Recommendation System for Monitoring the Energy Value of Consumer Food Products Based on Machine Learning. In COLINS (pp. 1321-1350). https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper97.pdf.
- Pashchetnyk, O., et. al. (2021). The Ontological Decision Support System Composition and Structure Determination for Commanders of Land Forces Formations and Units in Ukrainian Armed Force. In COLINS (pp. 1077–1086). https://ceur-ws.org/Vol-2870/paper81.pdf.
- Albota, S. (2023). Creating a Model of War and Pandemic Apprehension: Textual Semantic Analysis. In COLINS (2) (pp. 228–243). URL: https://ceur-ws.org/Vol-3396/paper19.pdf.
- Albota, S. (2023). Linguistic and Semantic Representation of the WAR concept by Phraseological Units. In SCIA (pp. 355–364). URL: https://ceur-ws.org/Vol-3608/paper27.pdf.
- Albota, S. (2022). War implications in the Reddit news feed: semantic analysis. International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (pp. 99–102). DOI: 10.1109/CSIT56902.2022.10000515.
- Lytvyn, V., et. al. (2021). Developing Methods for Building Intelligent Systems of Information Resources Processing Using an Ontological Approach. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1293. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_23.