Современный информационный поток усложняет анализ актуальных событий и выявление ключевых взаимосвязей между ними. Традиционные агрегаторы новостей ограничиваются сбором заголовков, не учитывая скрытые связи между событиями, компаниями и личностями. Для решения этой проблемы предлагается проектирование архитектуры ML-системы, использующей большие языковые модели и графовые нейронные сети. Система сможет автоматически собирать и анализировать информацию из различных источников, выделять метаданные, строить графы взаимосвязей и формировать детализированные дайджесты с объяснением скрытых связей. Это позволит автоматизировать обработку новостей и обеспечит глубокую аналитику.

Солодкая М.А. (науч. рук. Кугаевских А.В.) Проектирование архитектуры ml-системы формирования новостных дайджестов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15448