1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
СБОР ИСТРУКТУРИРОВАНИЕДАННЫХ ДЛЯ РЕШЕНИЯЗАДАЧ ПРОМЫШЛЕННОЙАНАЛИТИКИ : доклад,тезисы доклада Селин П.А.Сяглов Д.Н.Липинский Л.В.2025 год

СБОР И СТРУКТУРИРОВАНИЕ ДАННЫХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОМЫШЛЕННОЙ АНАЛИТИКИ : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: СБОР И СТРУКТУРИРОВАНИЕ ДАННЫХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОМЫШЛЕННОЙ АНАЛИТИКИ : доклад, тезисы доклада / П. А. Селин, Д. Н. Сяглов, Л. В. Липинский, А. С. Полякова. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Решетневские чтения : Материалы XXIХ Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика Михаила Федоровича Решетнева. В 2-х частях. - Красноярск, 2025. - С. 137-139. - ISBN 9785864339749.
Аннотация: Предложен метод автоматизации сбора характеристик промышленного оборудования с веб-сайтов с использованием большой языковой модели. Подход сочетает предварительную очистку HTML-кода от лишних элементов и строго формализованный запрос для получения данных в едином структурированном JSON-формате. Тестирование на 8 сайтах подтвердило эффективность метода для работы с разнородными источниками.
A method for automated collection of industrial equipment specifications from websites using a large language model is proposed. The approach combines preliminary cleaning of HTML code from redundant elements and a strictly formalized request to obtain data in a unified structured JSON format. Testing on 8 websites confirmed the method's effectiveness for processing heteroge-neous sources.
Год издания: 2025
Авторы: Селин П.А. , Сяглов Д.Н. , Липинский Л.В. , Полякова А.С.
Издательство: Красноярск
Номера страниц: 137-139
Держатель оригинала документа: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Мероприятие: Решетневские чтения (Красноярск, 2025 ; 10.11 - 14.11)
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

Маркетинговый феноменгастрономииКрасноярья: на стыкекультуры и аналитикибольших данных Спрыжкова А. С.2026 год

Маркетинговый феномен гастрономии Красноярья: на стыке культуры и аналитики больших данных : доклад, тезисы доклада

  • Спрыжкова А. С.
  • 2026 год
МЕТОД ПРЕДИКТИВНОЙАНАЛИТИКИ ПРИОБРАБОТКЕ БОЛЬШИХДАННЫХ Безворотных А. В.Стефаненко О. С.2022 год

МЕТОД ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ ПРИ ОБРАБОТКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ : доклад, тезисы доклада

  • Безворотных А. В. и др.
  • 2022 год
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯАНАЛИЗА ИИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХДИСТАНЦИОННОГОЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ Урдаев В. Д.Брежнев Р. В.Раевич К. В.2025 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО… : доклад, тезисы доклада

  • Урдаев В. Д. и др.
  • 2025 год
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕСИСТЕМЫ МОНИТОРИНГАКОНТРАГЕНТОВ НАОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХДЛЯ СНИЖЕНИЯБИЗНЕС-РИСКОВ Москалев А.П.2025 год

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КОНТРАГЕНТОВ НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ… : доклад, тезисы доклада

  • Москалев А.П.
  • 2025 год
МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ПРЯМОЙИ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХМЕТОДА СТАНОВЛЕНИЯ ВБЛИЖНЕЙ ЗОНЕ Ивченко В.К.2025 год

МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ПРЯМОЙ И ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ МЕТОДА СТАНОВЛЕНИЯ В БЛИЖНЕЙ ЗОНЕ : доклад, тезисы доклада

  • Ивченко В.К.
  • 2025 год
ПРИМЕНЕНИЕ ПАРСИНГАДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХОБЪЕМОВ ИНФОРМАЦИИ Проворных И.А.Дуванов М.А.2025 год

ПРИМЕНЕНИЕ ПАРСИНГА ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ ИНФОРМАЦИИ : доклад, тезисы доклада

  • Проворных И.А. и др.
  • 2025 год

Современные методы анализа данных в бизнес-аналитике : учебное пособие для вузов

  • Косников С. Н. и др.
  • 2025 год
Применение моделеймашинного обучения ибольших данных дляповышенияэффективности иинновационногоразвития… Трифонов П. В.2024 год

Применение моделей машинного обучения и больших данных для повышения эффективности и… : статья из журнала

  • Трифонов П. В.
  • 2024 год

Показать ещё

Типология алгоритмовбольших данных длярешениявычислительных задачна транспорте Филипченко А. С.2024 год

Типология алгоритмов больших данных для решения вычислительных задач на транспорте : статья из журнала

  • Филипченко А. С.
  • 2024 год

Маркетинговые исследования и рыночная аналитика : Учебник для вузов : Учебник

  • Сяглова Юлия Владимировна и др.
  • 2025 год
ПРИМЕНЕНИЕОПЕРАТИВНЫХ ВИТРИНДАННЫХ ДЛЯ ОБРАБОТКИБОЛЬШИХ ДАННЫХ Раевич А.П.Добронец Б.С.2019 год

ПРИМЕНЕНИЕ ОПЕРАТИВНЫХ ВИТРИН ДАННЫХ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ : доклад, тезисы доклада

  • Раевич А.П. и др.
  • 2019 год
Анализ влияниябольших данных настратегии управлениярисками винвестиционныхпроектахпромышленногопроизводства в… Скрипник О. Б.2025 год

Анализ влияния больших данных на стратегии управления рисками в инвестиционных проектах… : статья из журнала

  • Скрипник О. Б.
  • 2025 год
Управлениекорпоративнымиданными промышленногопредприятия сприменениемискусственногоинтеллекта и большихданных Морозова И. А.Сметанина А. И.Сметанин А. С.2024 год

Управление корпоративными данными промышленного предприятия с применением искусственного… : статья из журнала

  • Морозова И. А. и др.
  • 2024 год
Прогнозная аналитикаи большие данные воценке рисковинвестиционныхпроектов Добронец Б.С.Попова О.А.Шломин А.А.2022 год

Прогнозная аналитика и большие данные в оценке рисков инвестиционных проектов : доклад, тезисы доклада

  • Добронец Б.С. и др.
  • 2022 год

Как вытащить из данных максимум: Навыки аналитики для неспециалистов : Практическое пособие

  • Морроу Джордан
  • 2026 год
Программная инженериядля систем аналитикиданных Ким М.2020 год

Программная инженерия для систем аналитики данных : статья из журнала

  • Ким М.
  • 2020 год