СТРУКТУРИРОВАНИЕ ПРИОРИТЕТОВ СТРАТЕГИИ НАУЧНО- ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РФ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (726,00 руб.)

Первый автор	Косяков
Авторы	Селиванова И.В., Малышева А.В., Кочетков Д.М.
Страниц	14

ID	955539
Аннотация	В условиях быстро меняющегося научно- технологического ландшафта и возрастающих требований к стратегическому управлению особую значимость приобретает задача точной и воспроизводимой классификации научных текстов в соответствии с государственными приоритетами научно- технологического развития России. Междисциплинарный характер формулировок приоритетов Стратегии научно- технологического развития РФ ( СНТР) зачастую имеет своим следствием их неоднозначную интерпретацию и тематические пересечения между различными областями исследований. В данной работе представлена методология автоматизированной тематической декомпозиции приоритетов на основе содержательного анализа нормативных актов, экспертных материалов и корпуса научных публикаций с использованием методов искусственного интеллекта ( больших языковых моделей) . Предлагается поэтапный подход к формированию иерархической структуры, включающий анализ стратегических документов для формулировки научных направлений, относящихся к приоритетам СНТР, и обработку массивов научных обзоров и статей для выявления научных тем в рамках этих направлений. В результате разработана формализованная схема, учитывающая как междисциплинарную, так и прикладную специфику стратегических приоритетов, которую на следующем этапе предполагается использовать для построения автоматического классификатора научных текстов. Предлагаемая методология, впервые сочетающая семантический анализ нормативных документов, экспертных материалов и научных публикаций с возможностями больших языковых моделей, открывает перспективы для дальнейшего развития адаптивных инструментов поддержки принятия решений в сфере науки и технологий.

СТРУКТУРИРОВАНИЕ ПРИОРИТЕТОВ СТРАТЕГИИ НАУЧНО- ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РФ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА / Д.В. Косяков [и др.] // Вестник Российской академии наук (РАН) .— 2026 .— №5 .— С. 440-453 .— URL: https://rucont.ru/efd/955539 (дата обращения: 11.08.2026)