Інтелектуальна система комплексного аналізу військової інформації на основі машинного навчання та NLP для допомоги командирам тактичних ланок
| dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
| dc.contributor.author | Данилик, Віталій | |
| dc.contributor.author | Литвин, Василь | |
| dc.contributor.author | Висоцька, Вікторія | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-29T09:29:36Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.submitted | 2025 | |
| dc.description.abstract | У статті описано результати дослідження процесів комплексного аналізу військової інформації на основі машинного навчання та опрацювання природньої мови для допомоги командирам тактичних ланок. Система повинна давати змогу користувачам мати такі можливості: об’єднання словника та інформаційного матеріалу, додавання термінів та абревіатур у словник, класифікація об’єктів для радіотехнічної розвідки, візуалізація повітряних об’єктів, класифікація повітряних об’єктів, користування інформаційними матеріалами, організування інформаційних матеріалів. Розроблена інтелектуальна система складається з чотирьох модулів, а саме: з модуля інтеграції в інформаційні матеріали визначень потенційно невідомих термінів та абревіатур, модуля класифікації об’єктів для радіотехнічної розвідки, модуля візуалізації та класифікації повітряних об’єктів в реальному часі та модуля структуризації військової інформації. Також у системі розроблено модуль правлення орфографічних та граматичних помилок у тексті на основі алгоритму перебору та словника із 30000 слів українською мовою. В статті подано загальну структуру розробленої системи та відповідно структури, алгоритми функціонування кожного розробленого модуля системи. Наведено також функціональні вимоги до системи та окремо до кожного модуля. Здійснений опис експериментальної апробації розробленого програмного забезпечення. The article describes the results of research into the processes of complex analysis of military information based on machine learning and natural language processing to help commanders of tactical units. The system should allow users to have the following capabilities: combining the dictionary and information material, adding terms and abbreviations to the dictionary, classifying objects for radio technical intelligence, visualizing aerial objects, classifying aerial objects, using information materials, organizing information materials. The developed intelligent system consists of four modules, namely, a module for integrating definitions of potentially unknown terms and abbreviations into information materials, a module for classifying objects for radio technical intelligence, a module for visualization and classification of aerial objects in real time, and a module for structuring military information. Also, the system has developed a module for correcting spelling and grammatical errors in the text based on a sorting algorithm and a dictionary of about 30,000 words of the Ukrainian language. The article describes the general structure of the developed system and, accordingly, the structures and algorithms of the functioning of each developed module of the system. The functional requirements of the system and separately for each module are also given. A description of the experimental testing of the developed software was carried out | |
| dc.format.pages | 35-57 | |
| dc.identifier.citation | Данилик В. Інтелектуальна система комплексного аналізу військової інформації на основі машинного навчання та NLP для допомоги командирам тактичних ланок / Віталій Данилик, Василь Литвин, Вікторія Висоцька // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — № 16. — С. 35–57. | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/115667 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
| dc.relation.references | 1. Khatsaiuk, O., et. al. (2021). Preparing future officers for performing assigned tasks through special physical training. Revista Romaneasca pentru Educatie Multidimensionala, 13(2), 457–475. DOI: 10.18662/rrem/ 13.2/431. 2. Barbar, A. E. (2023). Challenges for Ethical Humanitarian Health Responses in Contemporary Conflict Settings. Dædalus, 152(2), 53–62. DOI:10.1162/daed_a_01992. 3. Назаркевич, М. А. (2011). Методи підвищення ефективності поліграфічного захисту засобами Ateb-функцій: монографія. Львів: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”. 4. Назаркевич, М. А., et. al. (2010). Інструментальні засоби для розроблення компонентів лінгвістичного забезпечення. Матеріали міжнародної конференції “Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту” ISDMCI, Євпаторія, 376. 5. Назаркевич, М. (2009). Розроблення програмного пакета для шифрування електронних документів засобами Ateb-функцій. Вісник Державного університету “Львівська політехніка”, 638, 55‒61. 6. Pashchetnyk, O., et. al. (2021). The Ontological Decision Support System Composition and Structure Determination for Commanders of Land Forces Formations and Units in Ukrainian Armed Force. CEUR Workshop Proceedings, 2870, 1077–1086. 7. 8. 9. Pattern-Oriented Software. http://www.dre.vanderbilt.edu/~arvindk/public_html/ECE255/ECE255.pdf. Bass, L., et. al. (2023). Software architecture in practice. Addison-Wesley Professional. Evergreen. UML. (2023). https://evergreens.com.ua/ua/articles/uml-diagrams.html. 10. Jacobsen, I., et.al. (1992). Object Oriented Software Engineering. 11. Hierarchical database model. (2023). https://www.heavy.ai/technical-glossary/hierarchical-database. 12. Classical machine learning. (2023). https://quantumalgorithms.org/chap-machinelearning.html. 13. Logistic regression. (2023). https://www.ibm.com/topics/logistic-regression. 14. Naive Bayes classifier. (2023). https://www.ibm.com/topics/naive-bayes. 15. The k-nearest neighbors algorithm. (2023). https://www.ibm.com/topics/knn. 16. Geeksforgeeks. Decision Tree. (2023). https://www.geeksforgeeks.org/decision-tree/. 17. Support Vector Machine. (2023). https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html. 18. Gyansetu. NLP in Machine Learning. https://gyansetu.in/blogs/what-is-natural-language-processing/. 19. Hastie, T., et. al. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, 2, 1 758. New York: Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-21606-5 20. Stuart, Russell м (2002). Artificial Intelligence. https://www.sti-innsbruck.at/sites/default/ files/Knowledge-Representation-Search-and-Rules/Russel-&-Norvig-Inference-and-Logic-Sections-7.pdf. 21. Visual Studio Code. (2023). https://code.visualstudio.com/docs/editor/whyvscode. 22. Simplilearn. Node.js. (2023). https://www.simplilearn.com/node-js-vs-java-article/. 23. Coursera. What Does a Front-End Developer Do? https://www.coursera.org/articles/front-end-developer/. 24. Schaefer, K. E., et. al. (2021). Human-autonomy teaming for the tactical edge: the importance of humans in artificial intelligence research and development. Systems Engineering and Artificial Intelligence, 115–148. Cham: Springer International Publishing. DOI: 10.1007/978-3-030-77283-3_7. 25. Wang, W., et. al. (2020). Investigation on works and military applications of artificial intelligence. IEEE Access, 8, 131614‒131625. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3009840. 26. SearchUnifiedCommunications. real-time-application-RTA/. https://www.techtarget.com/searchunifiedcommunications/definition/ 27. Smashing magazine. (2023). https://www.smashingmagazine.com/2010/10/what-is-user-experience design-overview-tools-and-resources/ 28. Solis, C., et. al. (2011). A study of the characteristics of behaviour driven development. EUROMICRO conference on software engineering and advanced applications, 383‒387. DOI: 10.1109/SEAA.2011.76. 29. Danylyk, V., et. al. (2020). Detecting items with the biggest weight based on neural network and machine learning methods. Conference on Data Stream Mining and Processing, 383–396. DOI:10.1007/978-3-030-61656 4_26 30. Danylyk, V., et. al. (2024). Information Technology for the Operational Processing of Military Content for Commanders of Tactical Army Units, International Journal of Computer Network and Information Security(IJCNIS), 16(3), 115‒143. DOI:10.5815/ijcnis.2024.03.09. 31. Danylyk, V., Vysotska, V. (2024). Information Technology for Detecting Fakes and Propaganda Based on Machine Learning and Sentiment Analysis. Qeios. https://doi.org/10.32388/IZFOXN 32. Pasichnyk, V., et. al. (2024). Expert assessment of educational content in IT specialists training process. Ceur Workshop Proceedings. https://ceur-ws.org/Vol-3723/paper8.pdf. 33. Hryhorovych, V. (2022). Analysis of Scientific Texts by Semantic Inverse-Additive Metrics for Ontology Concepts, COLINS, 801–816. https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper60.pdf. 34. Oleksiv, N., et. al. (2022, May). Recommendation System for Monitoring the Energy Value of Consumer Food Products Based on Machine Learning, COLINS, 1321‒1350. https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper97.pdf. 35. Pashchetnyk, O., et. al. (2021). The Ontological Decision Support System Composition and Structure Determination for Commanders of Land Forces Formations and Units in Ukrainian Armed Force, COLINS, 1077 1086. https://ceur-ws.org/Vol-2870/paper81.pdf. 36. Albota, S. (2023). Creating a Model of War and Pandemic Apprehension: Textual Semantic Analysis, COLINS, 2, 228–243. https://ceur-ws.org/Vol-3396/paper19.pdf. 37. Albota, S. (2023). Linguistic and Semantic Representation of the WAR concept by Phraseological Units, SCIA, 355–364. https://ceur-ws.org/Vol-3608/paper27.pdf. 38. Albota, S. (2022). War implications in the Reddit news feed: semantic analysis. International Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 99–102. DOI: 10.1109/CSIT56902.2022.10000515. 39. Lytvyn, V., et. al. (2021). Developing Methods for Building Intelligent Systems of Information Resources Processing Using an Ontological Approach. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1293. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_23. | |
| dc.relation.references | 1. Khatsaiuk, O., et. al. (2021). Preparing future officers for performing assigned tasks through special physical training. Revista Romaneasca pentru Educatie Multidimensionala, 13(2), 457–475. DOI: 10.18662/rrem/ 13.2/431. 2. Barbar, A. E. (2023). Challenges for Ethical Humanitarian Health Responses in Contemporary Conflict Settings. Dædalus, 152(2), 53–62. DOI:10.1162/daed_a_01992. 3. Nazarkevych, M. A. (2011). Methods of increasing the effectiveness of polygraphic protection by Ateb functions: monograph. Lviv: Publishing House of the National University “Lviv Polytechnic”. 4. Nazarkevych, M. A., et. al. (2010). Instrumental tools for the development of linguistic support components. Materials of the international conference “Intelligent decision-making systems and problems of computational intelligence” ISDMCI, Yevpatoria, 376. 5. Nazarkevych, M. (2009). Development of a software package for encryption of electronic documents using Ateb functions, Bulletin of the Lviv Polytechnic State University, 638, 55–61. 6. Pashchetnyk, O., et. al. (2021). The Ontological Decision Support System Composition and Structure Determination for Commanders of Land Forces Formations and Units in Ukrainian Armed Force. CEUR Workshop Proceedings, 2870, 1077–1086. 7. Pattern-Oriented Software. http://www.dre.vanderbilt.edu/~arvindk/public_html/ECE255/ECE255.pdf. 8. Bass, L., et. al. (2023). Software architecture in practice. Addison-Wesley Professional. 9. Evergreen. UML. (2023). https://evergreens.com.ua/ua/articles/uml-diagrams.html. 10. Jacobsen, I., et.al. (1992). Object Oriented Software Engineering. 11. Hierarchical database model. (2023). https://www.heavy.ai/technical-glossary/hierarchical-database. 12. Classical machine learning. (2023). https://quantumalgorithms.org/chap-machinelearning.html. 13. Logistic regression. (2023). https://www.ibm.com/topics/logistic-regression. 14. Naive Bayes classifier. (2023). https://www.ibm.com/topics/naive-bayes. 15. The k-nearest neighbors algorithm. (2023). https://www.ibm.com/topics/knn. 16. Geeksforgeeks. Decision Tree. (2023). https://www.geeksforgeeks.org/decision-tree/. 17. Support Vector Machine. (2023). https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html. 18. Gyansetu. NLP in Machine Learning. https://gyansetu.in/blogs/what-is-natural-language-processing/. 19. Hastie, T., et. al. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction, 2, 1 758. New York: Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-21606-5 20. Stuart, Russell м (2002). Artificial Intelligence. https://www.sti-innsbruck.at/sites/default/files/ Knowledge-Representation-Search-and-Rules/Russel-&-Norvig-Inference-and-Logic-Sections-7.pdf. 21. Visual Studio Code. (2023). https://code.visualstudio.com/docs/editor/whyvscode. 22. Simplilearn. Node.js. (2023). https://www.simplilearn.com/node-js-vs-java-article/. 23. Coursera. What Does a Front-End Developer Do? https://www.coursera.org/articles/front-end-developer/. 24. Schaefer, K. E., et. al. (2021). Human-autonomy teaming for the tactical edge: The importance of humans in artificial intelligence research and development. Systems Engineering and Artificial Intelligence, 115–148. Cham: Springer International Publishing. DOI: 10.1007/978-3-030-77283-3_7. 25. Wang, W., et. al. (2020). Investigation on works and military applications of artificial intelligence. IEEE Access, 8, 131614–131625. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3009840. 26. SearchUnifiedCommunications. real-time-application-RTA/. 27. Smashing magazine. (2023). https://www.smashingmagazine.com/2010/10/what-is-user-experience design-overview-tools-and-resources/ 28. Solis, C., et. al. (2011). A study of the characteristics of behaviour driven development. EUROMICRO conference on software engineering and advanced applications, 383–387. DOI: 10.1109/SEAA.2011.76. 29. Danylyk, V., et. al. (2020). Detecting items with the biggest weight based on neural network and machine learning methods. Conference on Data Stream Mining and Processing, 383–396. DOI:10.1007/978-3-030-61656 4_26 30. Danylyk, V., et. al. (2024). Information Technology for the Operational Processing of Military Content for Commanders of Tactical Army Units, International Journal of Computer Network and Information Security(IJCNIS), 16(3), 115–143. DOI:10.5815/ijcnis.2024.03.09. 31. Danylyk, V., Vysotska, V. (2024). Information Technology for Detecting Fakes and Propaganda Based on Machine Learning and Sentiment Analysis. Qeios. https://doi.org/10.32388/IZFOXN 32. Pasichnyk, V., et. al. (2024). Expert assessment of educational content in IT specialists training process. Ceur Workshop Proceedings. https://ceur-ws.org/Vol-3723/paper8.pdf. 33. Hryhorovych, V. (2022). Analysis of Scientific Texts by Semantic Inverse-Additive Metrics for Ontology Concepts, COLINS, 801–816. https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper60.pdf. 34. Oleksiv, N., et. al. (2022, May). Recommendation System for Monitoring the Energy Value of Consumer Food Products Based on Machine Learning, COLINS, 1321‒1350. https://ceur-ws.org/Vol-3171/paper97.pdf. 35. Pashchetnyk, O., et. al. (2021). The Ontological Decision Support System Composition and Structure Determination for Commanders of Land Forces Formations and Units in Ukrainian Armed Force, COLINS, 1077 1086. https://ceur-ws.org/Vol-2870/paper81.pdf. 36. Albota, S. (2023). Creating a Model of War and Pandemic Apprehension: Textual Semantic Analysis. COLINS, 2, 228–243. https://ceur-ws.org/Vol-3396/paper19.pdf. 37. Albota, S. (2023). Linguistic and Semantic Representation of the WAR concept by Phraseological Units, SCIA, 355–364. https://ceur-ws.org/Vol-3608/paper27.pdf. 38. Albota, S. (2022). War implications in the Reddit news feed: semantic analysis. International Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 99–102. DOI: 10.1109/CSIT56902.2022.10000515. 39. Lytvyn, V., et. al. (2021). Developing Methods for Building Intelligent Systems of Information Resources Processing Using an Ontological Approach, Advances in Intelligent Systems and Computing, 1293. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63270-0_23. | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.23939/sisn2024.16.035 | |
| dc.subject | військові дані, командир тактичних ланок, структуризація інформації, опрацювання природної мови, класифікація об’єктів, інтелектуальна система, машинне навчан ня, виправлення помилок, наївний класифікатор Баєса, метод машини опорних векторів, k найближчих сусідів, логістична регресія | |
| dc.subject | military data, tactical unit commander, information structuring, natural language processing, object classification, intelligent system, machine learning, error correction, naive Bayes classifier, support vector machine method, k nearest neighbours, logistic regression | |
| dc.subject.udc | 004.9 | |
| dc.title | Інтелектуальна система комплексного аналізу військової інформації на основі машинного навчання та NLP для допомоги командирам тактичних ланок | |
| dc.title.alternative | Intelligent system for complex military information analysis based on machine learning and NLP to assist tactical links commanders | |
| dc.type | Article |