Boiko, V. O.Бойко, В. О.2025-12-052025-12-052024https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/25377Boiko V. O. Method of imperative variables for search automation of textual content in unstructured documents / V. O. Boiko // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2024. – № 2 (69). – C. 117-125.EN: Context. Currently, there are a lot of approaches that are used for textual search. Nowadays, methods such as pattern-matching and optical character recognition are highly used for retrieving preferred information from documents with proven effectiveness. However, they work with a common or predictive document structure, while unstructured documents are neglected. The problem – is automating the textual search in documents with unstructured content. The object of the study was to develop a method and implement it into an efficient model for searching the content in unstructured textual information. Objective. The goal of the work is the implementation of a rule-based textual search method and a model for seeking and retrieving information from documents with unstructured text content. Method. To achieve the purpose of the research, the method of rule-based textual search in heterogenous content was developed and applied in the appropriately designed model. It is based on natural language processing that has been improved in recent years along with a new generative artificial intelligence becoming more available. Results. The method has been implemented in a designed model that represents a pattern or a framework of unstructured textual search for software engineers. The application programming interface has been implemented. Conclusions. The conducted experiments have confirmed the proposed software’s operability and allow recommendations for use in practice for solving the problems of textual search in unstructured documents. The prospects for further research may include the improvement of the performance using multithreading or parallelization for large textual documents along with the optimization approaches to minimize the impact of OpenAI application programming interface content processing limitations. Furthermore, additional investigation might incorporate extending the area of imperative variables usage in programming and software development. UK: Актуальність. На сьогодні існує багато підходів для виконання ефективного текстового пошуку. Для отримання знаходження та вилучення фрагментів інформації з документів широко використовуються такі методи, як зіставлення з шаблоном і оптичне розпізнавання символів. Однак вони працюють із чітко визначеною структурою документа, тоді як неструктуровані документи не можуть бути оброблені такими методами. А тому проблема полягає в автоматизації текстового пошуку в документах з неструктурованим вмістом. Метою дослідження було розробити метод та реалізувати ефективну модель пошуку вмісту в неструктурованій текстовій інформації. Мета роботи – реалізація методу та моделі текстового пошуку на основі правил для отримання інформації з документів з неструктурованим текстовим вмістом. Метод. Для досягнення мети дослідження розроблено та застосовано у відповідній моделі метод критеріального текстового пошуку для знаходження інформації у різнорідному текстовому вмісті. Він заснований на обробці природної мови, яка була вдосконалена в останні роки разом із новим генеративним штучним інтелектом, який стає все більш доступним та продуктивним. Результати. Метод реалізовано в розробленій моделі, яка представляє шаблон або структуру неструктурованого текстового пошуку для розробників програмного забезпечення. Розроблено прикладний програмний інтерфейс для взаємодії з моделлю. Висновки. Проведені експерименти у вигляді реалізованого програмного забезпечення підтвердили працездатність запропонованого методу та доводять практичність його використання для вирішення задач текстового пошуку в неструктурованих документах. Перспективи подальших досліджень можуть включати покращення продуктивності за допомогою багатопотоковості або паралелізації для великих текстових документів, а також розробка підходів до оптимізації методу для мінімізації впливу обмежень обробки контенту прикладного програмного інтерфейсу OpenAI. Крім того, додаткові дослідження можуть включати розширення області використання імперативних змінних у програмуванні та розробці програмного забезпечення.entextual search, unstructured text documents, natural language processing, rule-based search, generative artificial intelligence, imperative variablesтекстовий пошук, неструктуровані текстові документи, обробка природної мови, пошук на основі правил, генеративний штучний інтелект, імперативні змінніArticle