ЗАСОБИ ПІДТРИМКИ СХОВИЩ ЗНАНЬ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ НАФТОГАЗОВОЇ ГАЛУЗІ

Анотація

Дослідження розглядає сучасні підходи та технології в області створення та управління ІТ-підтримуваними репозиторіями знань в нафтогазовій галузі. В тексті детально аналізується роль інформаційних технологій у формуванні ефективних систем управління знаннями, які спрямовані на підвищення конкурентоспроможності та оптимізацію робочих процесів на підприємствах нафтогазової галузі. Основна увага приділяється використанню штучного інтелекту, машинного навчання та інших передових ІТ-рішень для аналізу великих обсягів даних, автоматизації інформаційних процесів та покращенню прийняття рішень. Автори подають аргументи на користь того, що ефективне управління знаннями є критично важливим для забезпечення сталого розвитку та адаптації до змінних умов ринку у нафтогазовій промисловості. Представлено методологію для створення та використання корпоративних репозиторіїв знань на основі текстових складових корпоративних знань, тобто всіх видів економічно цінних документів природною мовою в формі технічних звітів, внутрішньої документації, нормативних та регламентних  документів. В даному випадку, обґрунтовується, що створення ефективно використовуваних корпоративних репозиторіїв знань можна досягти за допомогою переведення оригінальних документів у деякий тип концептуального формату мета рівня. Отримані таким чином метадокументи можуть бути збережені у репозиторій знань (база знань) і, враховуючи  роль розширених моделей документів, всі традиційні функції пошуку інформації (пошук, отримання та генерація відповіді) можуть бути безпосередньо виконані на них. У такому випадку стає можливим  використовувати текстові корпоративні знання відповідно до специфічних характеристик їхнього власного значення, що продемонстровано в  загальній архітектурі прототипної системи, що буде реалізована для створення та використання репозиторію знань метадокументів ПАТ Укрнафта з більшою деталізацією інформації про фундаментальні блоки прототипу. Переведення запитів користувача у формат формальної мови представлення знань дозволить генерувати  систему запитів з метою підтвердження їхньої релевантності та акцентуалізації основних елементів контенту