Оптимизация построения графов знаний из
аудиоконтента с учётом длительного
временного контекста
Объект исследования
Аудиоконтент с длительным временным
контекстом и методы его интеллектуального
анализа для построения графов знаний.
Предмет исследования
Методы и алгоритмы оптимизации построения
динамических графов знаний из транскриптов
аудиоконтента с учётом семантической нормализации и
временной структуры.
1.1
> Наблюдаем естественные данные и искусственные процессы обработки.
Естественные или искусственные?
Управляемые или не управляемые субъектом наблюдения?
> Управляемые ситуации.
Стандартные или нестандартные?
> Нестандартные.
Нормальные или экстремальные?
> Нормальные.
Если в ходе работы Вы ведете наблюдение за ситуациями, то какие это
ситуации:
1.3
Грязные деньги
Немецкий микробиолог Андреас Фосс с сыном Тимоти и
его коллега из Турции Хабип Гедик «пачкали» банкноты
разных стран устойчивыми к антибиотикам бактериями
(золотистым стафилококком, энтерококком и кишечной
палочкой) и изучали, как долго микробы выживают на
деньгах и с какой валюты больше бактерий
перепрыгивает на кожу человека. Самыми заразными
оказались румынские леи, второе место заняли доллары
США. А вот хорватские куны микробам не поддались.
Исследование научное
1) Знания имею систематический характер
2) Знания можно свободно передавать
3) Знания доказательны и публичные
4) Умеют универсальный характер
3
Пользуясь принципом полноты частей системы,
определите, на каком уровне развития находится ваша
система наблюдения / измерения. Что нужно сделать,
чтобы продвинуть исследования на следующий уровень?
Если объект (предмет) исследования уже не нов, то,
установив уровень развития средств наблюдения, вы
сумеете понять, какой следующий шаг следует сделать,
чтобы углубить знания о нём.
Система на уровне "e"
1.2
1.4. Определите, на каком этапе находятся ваши
исследования, пользуясь
представлением о семи этапах прямой задачи познания.
Постарайтесь определить:
что является целью исследования, целевым звеном, что
является объектом
исследования: оператор, побочные продукты и/или
ресурсы, целевое звено и/или
несколько целевых звеньев?
чем инициирована работа, случайным открытием или это
результат
целенаправленных поисков?
Работа находится на этапе "Разведка"
1.4
1. Цель исследования
Оптимизация построения динамических графов знаний из
аудиоконтента с учётом длительного временного
контекста.
2. Целевое звено
Качественные и структурированные графы знаний,
отражающие семантику и временную динамику
аудиоконтента.
1.4
LLM, RAG-подходы, графовые базы данных (например,
Neo4j), алгоритмы семантической нормализации,
оптимизации и фильтрации шума.
3. Оператор исследования
4. Побочные продукты
> Транскрипты аудиозаписей
> Визуализации графов
> Метрики качества
> Наборы тестовых данных
1.4
5. Ресурсы
> Вычислительные мощности (серверы, облака)
> Датасеты аудиозаписей
> Лицензии на используемые ML-модели
> Научные публикации и методические материалы.
6. Инициатива исследования
Работа является результатом целенаправленных поисков
и анализа актуальных проблем в области
интеллектуального анализа аудиоданных и построения
графов знаний.
1.4
1.5. Какую шкалу Вы используете для оценки данных,
получаемых в Вашем
исследовании? Проверьте её соответствие этапу задачи
познания, на котором Вы
находитесь.
Качественные шкалы (номинальная и порядковая):
1) Экспертная оценка качества построенных графов,
удобства навигации, восприятия связей.
2) Ранжирование результатов по степени
релевантности, читаемости.
Количественные шкалы (интервальная и отношений):
1) Метрики точности
2) Временные метрики — время обработки
1.5
4. Определите, в чём какие методы в вашем исследовании
следует квалифицировать
как научные. Если какие-то методы не прошли такой тест,
по подумайте, что следует сделать, чтобы сделать их
научными.
> Методы извлечения знаний из аудиоконтента
> Методы оптимизации
> Экспериментальные методы
4
1) Разработка метода оптимизации построения графов
знаний из аудиоконтента с учётом длительного
временного контекста, позволяющего повысить точность и
полноту извлечения сущностей и отношений.
2) Предложение и реализация алгоритма семантической
нормализации и фильтрации шума, снижающего
избыточность и дублирование в структуре графа знаний,
что улучшает качество и удобство навигации.
3) Разработка прототипа системы автоматического
анализа аудиоконтента с использованием LLM и RAG-
подхода, обеспечивающего визуальное представление и
интерактивный поиск по построенному графу знаний.
4) Проведение сравнительного эксперимента,
демонстрирующего эффективность предложенных методов
в сравнении с существующими решениями (например, Neo4j
LLM Knowledge Graph Builder) по метрикам точности,
полноты и удобства использования.
Научные положения, выносимые на защиту (НПВЗ)
2. Сравните какой-нибудь рутинный (уточняющий) и
решающий эксперимент, пользуясь инструментами анализа,
изученными в курсе лекций.
Рутинный (уточняющий) эксперимент
Цель: Уточнить, насколько разные параметры временного
окна (например, длина временного контекста — 10
секунд, 30 секунд, 1 минута) влияют на качество
построения графа знаний.
Решающий эксперимент
Цель: Определить, действительно ли учёт длительного
временного контекста (например, 1 минута и более)
улучшает качество графов знаний по сравнению с
традиционным подходом (короткий контекст, например,
5-10 секунд), при этом эксперимент должен дать
однозначный ответ.
2
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16