Оптимизация традиционных методов определения сходства наименований проектов и закупок с использованием больших языковых моделей

Предметом исследования является анализ и совершенствование методов определения релевантности наименований проектов к информационному содержанию закупок с использованием больших языковых моделей. Объектом исследования служит база данных, содержащая наименования проектов и закупок в сфере электроэнергетики, собранная из открытых источников. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы, как применение метрик TF-IDF и косинусного сходства для первичной фильтрации данных, а также детально описывает интеграцию и оценку эффективности больших языковых моделей, таких как GigaChat, GPT-3.5, и GPT-4 в задачах сопоставления текстовых данных. Особое внимание уделяется методикам уточнения сходства наименований на основе рефлексии, введенной в промпты больших языковых моделей, что позволяет повысить точность сопоставления данных.  В исследовании использованы методы TF-IDF и косинусного сходства для первичного анализа данных, а также большие языковые модели GigaChat, GPT-3.5 и GPT-4 для детальной проверки релевантности наименований проектов и закупок, включая рефлексию в промптах моделей для улучшения точности результатов. Новизна исследования заключается в разработке комбинированного подхода к определению релевантности наименований проектов и закупок, сочетающего традиционные методы обработки текстовой информации (TF-IDF, косинусное сходство) с возможностями больших языковых моделей. Особым вкладом автора в исследование темы является предложенная методика повышения точности сопоставления данных за счет уточнения результатов первичного отбора с помощью моделей GPT-3.5 и GPT-4 с оптимизированными промптами, включающими рефлексию. Основными выводами проведенного исследования являются подтверждение перспективности применения разработанного подхода в задачах информационной поддержки процессов закупок и реализации проектов, а также возможность использования полученных результатов для развития систем интеллектуального анализа текстовых данных в различных отраслях экономики. Исследование показало, что использование языковых моделей позволяет улучшить значение F2-меры до 0,65, что свидетельствует о значительном повышении качества сопоставления данных по сравнению с базовыми методами.

TF-IDF, косинусное сходство, большие языковые модели, GigaChat, GPT-4, анализ текстовых данных, рефлексия в промптах, определение релевантности, проекты и закупки, оптимизация бизнес-процессов