Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/74946
Title: | Метод послідовного аналізу варіантів із застосуванням спеціалізованих GPT-моделей для автоматизованої перевірки конкурсних наукових робіт |
Other Titles: | Method of sequential variant analysis using specialized gpt models for automated evaluation of competitive scientific works |
Authors: | Циганок, В. В. Хроленко, Я. О. |
Keywords: | метод послiдовного аналiзу варiантiв, GPT-моделi, конкурс наукових робiт, sequential analysis method, GPT models, academic competition |
Issue Date: | 2025 |
Publisher: | Видавництво УжНУ "Говерла" |
Citation: | Циганок, В. В., Метод послідовного аналізу варіантів із застосуванням спеціалізованих GPT-моделей для автоматизованої перевірки конкурсних наукових робіт/ В. В. Циганок, Я. О. Хроленко// Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: Математика і інформатика/ редкол.: М.М. Маляр (голов. ред.), Г.І. Сливка-Тилищак та ін. – Ужгород: Вид-во УжНУ "Говерла", 2025. - Т. 46, Вип.1. – С. 294–304, - рез. укр., англ. – Бібліогр.: С. 302-304 (16 назв). |
Abstract: | У статтi дослiджено новий пiдхiд до автоматизацiї опрацювання документiв кокурсних наукових робiт, який базується на поєднаннi методу послiдовного аналiзу варiантiв та спецiалiзованих LLM-моделей. Запропонований пiдхiд дозволяє значно оптимiзувати процес перевiрки поданих матерiалiв, зменшити навантаження на експертiв i пiдвищити об’єктивнiсть вiдбору. Робота мiстить теоретичне обґрунтування використання методу послiдовного аналiзу у контекстi автоматизованого аналiзу вiдповiдностi поданих робiт вимогам конкурсу. Методика послiдовного аналiзу адаптована для перевiрки конкурсних робiт. На її основi розроблено структурований алгоритм використання спецiалiзованих GPT-моделей як багаторiвневих фiльтрiв, що забезпечує поетапну перевiрку вiдповiдностi поданих матерiалiв установленим вимогам. Описана узагальнена iнформацiйна модель спецiалiзованого GPT для опрацювання документiв. Запропонований пiдхiд є гнучким та масштабованим, що дозволяє його легко адаптувати для iнших сфер. The article explores a new approach to automating the processing of scientific compe-tition entries, which is based on the combination of the sequential analysis method and specialized GPT models. The proposed approach significantly optimizes the process of reviewing submitted materials, reduces the workload on experts, and increases the objectivity of selection. The work provides a theoretical justification for the use of the sequential analysis method in the context of automated analysis of the compliance of submitted works with competition requirements. The sequential analysis methodology has been adapted for reviewing competition entries. Based on this, a structured algorithm for using specialized GPT models as multi-level filters has been developed, ensuring a step-by-step verification of the compliance of submitted materials with established requirements. A generalized information model of a specialized GPT for document processing is described. The proposed approach is flexible and scalable, allowing it to be easily adapted to other domains. |
Type: | Text |
Publication type: | Стаття |
URI: | https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/74946 |
ISSN: | 2616-7700 |
Appears in Collections: | Науковий вісник УжНУ Серія: Математика і інформатика. Випуск 46 № 1 - 2025 |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Метод послід.pdf | 483.13 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.