Аннотации:
Розглянуто питання збирання, верифікації та узагальнення великої кількості експертних оцінок про наявний стан вод, наявні екологічні проблеми та впливові фактори, які збільшують ризик недося- гнення екологічних цілей кожним масивом вод під час розроблення програм заходів планів управління річкового басейну (ПУРБ), спрямованих на досягнення чи стабілізацію доброго екологічного стану води у масивах вод цього басейну. Задача ускладнюється великою кількістю таких масивів вод, оскі- льки зібрати достовірну інформацію про об’єкти, розташовані у кожному з них, вкрай важко. Розв’язати це питання дозволить створення веб-системи з картою масивів вод і залученням великої кількості експертів із місцевих жителів, небайдужих до проблем свого довкілля. Проте, тоді виникає проблема перевірки достовірності оцінок цих експертів, враховуючи їх різну кваліфікацію, досвід ро- боти, різне бачення цілей ПУРБ, та проблема як їх зіставляти, щоб визначити найвразливіші регіони за різними критеріями. Для цього запропоновано вимагати від експертів не просто експертні оцінки на основі єдиних довідників варіантів можливих відповідей, а й посилання на текстові веб-ресурси, які підтверджують їх оцінки. А потім аналізувати наскільки ці джерела дійсно підтверджують кожну оцін- ку щодо відповідного типу проблеми для певного регіону. Авторами розглянуті різноманітні підходи для зіставлення експертних оцінок як на основі нечітких множин, так і за допомогою технологій ма- шинного навчання та опрацювання природної мови (англ. — Natural Language Processing (NLP)). Роз- глянуто аналоги розроблювальної авторами системи.
Розроблено метод виявлення та верифікації пріоритетних екологічних проблем у масивах вод ба- сейну річки за нечіткими експертними оцінками, з урахуванням ймовірностей того, що процитовані експертом текстові матеріали дійсно відповідають зазначеній проблемі. Ці ймовірності визначають- ся з використанням моделей NLP-технологій. Охарактеризовано етапи функціонування експертної інформаційної веб-системи для реалізації запропонованої технології, яка дозволить одночасно зібра- ти максимально достовірну і детальну інформацію про об’єкти масивів вод та прискорити її опрацю- вання і ранжування.
Наведено приклад реалізації інформаційної веб-системи виявлення пріоритетних екологічних про- блем у масивах вод басейну річки Південний Буг. Наведено приклади обчислення достовірності експе- ртних оцінок із застосуванням авторської програми на Python на основі NLP-моделі BERT і логістич- ної регресії до реальної текстової інформації.
