Разработка и анализ методов автоматического обнаружения эволюции понятийной модели предметной области

Целью данной работы является снижение рисков при планировании проектов благодаря более раннему выявлению и точной оценке перспективности вновь появляющихся трендов и технологий. В данной научной работе ставится задача рассмотреть методы лингвистического инжининринга для анализа слабоструктурированного массива текстовых данных и выявления трендов при планировани и организации деятельности компаний различных отраслей. Выдвигаемая гипотеза исследования – текстовый анализ выпускных квалификационных работ студентов является эффективным способом предсказания трендов для качественного стратегического планирования. В работе проводится рассмотрение наиболее актуальных теоретических материалов, в частности, описываются наиболее популярные платформы полнотекстового поиска и вспомогательные программные компоненты для извлечения структурированной информации из текстовых данных. С помощью платформы полнотекстового поиска Apache Solr строится модель для анализа трендов используемых технологий среди студентов Высшей Школы Экономики. Данная модель апробирует целесообразность применения технологий лингвистического инжиниринга для бизнеса, в том числе для компаний, имеющих большие финансовые и временные затраты, вызванные отсутствием полноценного охвата каналов получения информации.