Семантична узгодженість відкритих даних: графові моделі та LLM для вирівнювання атрибутів і термінологій між реєстрами

Abstract

У статті представлено виробничо-орієнтований фреймворк семантичної узгодженості відкритих даних, що поєднує знаннєвий граф, графові ембеддинги/GNN і великі мовні моделі (LLM) для вирівнювання атрибутів, класифікаторів і термінологій між реєстрами. Рішення інтегрується як плагін до CKAN, автоматично формує індикатори інтероперабельності та FAIR, створює XAI пояснення й виконує верифікацію відповідностей правилам, онтологіям та статистичним перехресним тестам. На типових адміністративно фінансових, соціальних та інфраструктурних наборах показано зростання покриття міжреєстрових відповідників, зменшення семантичних колізій і підвищення якості метаданих за прийнятної продуктивності портального розгортання. Окреслено експлуатаційні та етичні аспекти контролю якості, прозорості процедур та валідації рішень ШІ.