Рассмотрена задача пополнения таксономий – иерархических структур для организации понятий. Предложена архитектура на основе подхода ReAct (Reasoning + Acting), позволяющая пополнять таксономию в режиме zero-shot без дообучения больших языковых моделей. Система реализована в двух сценариях: автономная навигация от корневых узлов и верификация гипотез, сгенерированных другими моделями. Эксперименты на материале диахронического датасета RuWordNet показали, что прямое исследование таксономии от корня сталкивается с ограничениями, связанными со сложностью графа (MAP@3 = 24.6%). В то же время использование системы в качестве верификатора позволило улучшить качество предсказаний базовых моделей: прирост MAP@3 составил 9.5 п.п. для FastText и 1.1 п.п. для TaxoYandexGPT-5-Lite. Ключевыми преимуществами подхода являются универсальность, отсутствие необходимости дообучения и интерпретируемость за счет явных цепочек рассуждений.

Большие языковые модели все активнее применяются в социальных и психологических науках, однако их предсказания систематически смещены относительно экспертной разметки (эффект смещения выравнивания, alignment shift), а попытки улучшить инструкции вручную или с помощью примеров приводят к так называемому эффекту «перетягивания одеяла» – деградации миноритарных классов.

В работе предложен PromptAlign – автоматический конвейер оптимизации инструкций, не требующий ни доступа к весам модели, ни участия человека в итеративной коррекции, так как таксономия и пространство признаков задаются экспертом априори. Конвейер извлекает гибридные лингвистические и семантические признаки с помощью большой языковой модели, строит на их основе интерпретируемые L1-логистические регрессии для локализации расхождений с экспертом, выполняет метаанализ ошибок и компилирует новые инструкции, управляя балансом через метрику индекса дисбаланса классов (Blanket Pulling Index, BPI). Эксперимент на корпусе, включающем 541 текст на русском языке, с тремя психологическими классами показал рост macro-F1 на отложенной тестовой выборке с 0.655 до 0.749 и минимальной классовой F1 с 0.449 до 0.656 (p > 0.99 по парному бутстрэп-тесту). Метод значимо превосходит базовые уровни — без примеров (zero-shot) и с подачей примеров (few-shot). Анализ вклада компонентов подтвердил критическую роль семантической интерпретации признаков и периодической перекомпоновки инструкций. Итоговая инструкция содержит пять правил, отражающих латентные критерии экспертов; в отличие от неинтерпретируемых моделей автоматических оптимизаторов, эти правила доступны для проверки и корректировки специалистом.

Предложен подход к проектированию и реализации графа знаний для представления и хранения знаний о математических уравнениях. В сформированном прототипе графа представлены знания об основных типах алгебраических уравнений, обыкновенных дифференциальных уравнений, уравнениях в частных производных и интегральных уравнениях. Граф знаний проектировался как математический артефакт экосистемы цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML, поэтому учитывались общие для экосистемы требования совместимости. Разработаны программные инструменты извлечения и обработки информации об уравнениях, представленной в цифровых библиотеках и электронных научных ресурсах. Прототип графа знаний сформирован на основе онтологии профессиональной математики OntoMath^PRO и таксономии уравнений, построенной на основе информации, извлеченной с веб-страниц научно-образовательного портала EqWorld «Мир математических уравнений». Онтология OntoMath^PRO расширена новыми классами уравнений и новыми отношениями для согласования с иерархией типов уравнений, представленной на портале EqWorld. Реализован комплекс программных модулей, обеспечивающих полный цикл формирования графа знаний: автоматическое извлечение сущностей из источников, связывание сущностей с концептами онтологии OntoMath^PRO, преобразование полученных знаний в RDF-представление с последующим сохранением в хранилище данных с возможностью выполнения SPARQL-запросов.

Представлен RusHallu-RAG – первый комплексный бенчмарк для обнаружения галлюцинаций в русскоязычных RAG-системах. Набор данных из 1000 пар «запрос – ответ» охватывает области общего знания и научных текстов с контролируемой балансировкой релевантности контекста. Предложена детализированная таксономия из шести типов галлюцинаций, использованная для разметки на уровне всего ответа и отдельных его фрагментов с привлечением экспертов и больших языковых моделей.

Для обучения детектора собран сбалансированный тренировочный датасет объемом 3000 примеров с применением синтетических методов генерации. На его основе методом SFT обучен детектор на базе YandexGPT-5-Lite-8B. Проведена оценка 15 моделей с открытыми и закрытыми весами, а также обученного детектора. Результаты показали, что число параметров не гарантирует высокой производительности: модели среднего размера (20–33 млрд) иногда превосходят более крупные. Обученный детектор достигает средней точности 63.7%, занимая второе место после закрытой Gemini-2.5-Pro, с приростом 47.2 п.п. относительно исходной модели. Разрыв между закрытыми и открытыми моделями сокращается с 20–35 до 8.4 п.п., что подтверждает эффективность подхода. Бенчмарк, код и обученная модель опубликованы в открытом доступе.