Контекстуальная регуляризация признакового пространства слабоструктурированных данных для анализа топологии рисков сложных технических систем

В статье рассматривается проблема устранения разреженности и «ложной ортогональности» в коротких, слабо структурированных технических сообщениях, которые затрудняют систематический анализ и моделирование топологии рисков сложных технических систем. Предлагается метод контекстной регуляризации пространства признаков, который рассматривает обогащение векторных представлений как управляемый процесс диффузии на графе совместного появления лемм. Топология контекста задается взвешенной матрицей смежности на основе положительной точечной взаимной информации, а рекурсивный диффузор выполняет итеративное распространение признаков с глубинным затуханием и адаптивным IDF-шлюзом, который подавляет шумовые связи и усиливает диагностически значимые термины. Настройка параметра регуляризации формализуется как задача максимизации целевого функционала качества, сочетающего метрики структурной разделимости и семантической полноты с пороговым штрафом за ухудшение разделимости. Априори демонстрируется ограниченный характер процесса диффузии и доказывается устранение ортогональности терминологически гетерогенных описаний при наличии контекстуального «моста» в графе. Экспериментальное тестирование на корпусе оперативных сообщений NRC демонстрирует значительное увеличение семантической когерентности тем при сохранении геометрической разделимости кластеров. Полученное в результате регуляризованное пространство улучшает интерпретируемость тематической структуры инцидентов и создает основу для последующей самоорганизации таксономии рисковых событий и построения проверяемых контуров поддержки принятия решений.