ГІБРИДНИЙ ПІДХІД ДО ПОШУКУ ТА ОБРОБКИ СКЛАДНОСТРУКТУРОВАНИХ ДАНИХ ВЕЛИКОГО ОБСЯГУ ДЛЯ ПОБУДОВИ ІНТЕГРОВАНОГО АЛГОРИТМУ АНАЛІЗУ КУЛЬТУРНОЇ СПАДЩИНИ УКРАЇНИ

Анотація

Проблематика збереження та аналізу культурної спадщини України вимагає створення сучасних інтелектуальних інструментів, здатних обробляти складноструктуровані, багатомодальні та різнотипні дані великого обсягу. Традиційні методи пошуку й аналізу інформації здебільшого не враховують багатомовність архівів, наявність рукописних документів, історичних варіацій термінології та необхідність верифікації фактів, що істотно знижує ефективність інтеграції відомостей з різних джерел. Для вирішення цих проблем у роботі запропоновано гібридний підхід на базі розробки інтегрованого алгоритму обробки та аналізу даних, який поєднує парсинг інтернет-ресурсів, методи оптичного та рукописного розпізнавання текстів, технології обробки природної мови, механізми виявлення дублікатів і недостовірних фактів, а також побудову графа знань з подальшим застосуванням алгоритмів кластеризації. Особливістю системи є наявність адаптивного пошукового модуля, що забезпечує автоматичне вилучення, структуризацію та перевірку даних, а також інтерактивна мапа з геоприв’язкою діячів культурної спадщини, реалізована засобами бібліотеки Leaflet і технологій OpenStreetMap. Архітектура системи передбачає багаторівневу обробку інформації — від нормалізації, лематизації та ідентифікації сутностей до семантичного аналізу, асоціативного пошуку та формування прогнозних моделей розвитку культурних процесів. Проведені обчислювальні експерименти підтвердили ефективність запропонованого підходу, що свідчить про придатність її використання у режимі реального часу. Отримані результати демонструють перспективність розробленої інформаційної системи для створення комплексної програмної платформи збору та збереження даних культурної спадщини України. Практичне застосування гібридного підходу охоплює музейну, архівну, освітню та наукову діяльність, забезпечуючи уніфікований доступ до цифрових джерел, підвищення достовірності аналітики й розвиток інфраструктури цифрової гуманітаристики.