Цели. Целями исследования являются разработка и апробация подхода для автоматического преобразования правил выкладки товаров, сформулированных на естественном языке, в формализованные машиночитаемые инструкции для преодоления разрыва между бизнес-требованиями и их технической реализацией.
Методы. Предложен гибридный подход, в котором большая языковая модель выполняет функцию семантического транслятора, преобразуя пользовательский запрос в команду на специализированном предметно-ориентированном языке. Полученная команда затем обрабатывается детерминированным парсером
на основе регулярных выражений для валидации и извлечения параметров. Для оценки качества трансляции использовалась метрика BLEU на специально созданном датасете из 200 пар «запрос – эталон».
Эффективность подхода сравнивалась с базовым методом, основанным на правилах.
Результаты. Эксперимент показал высокую точность формализации запросов в сравнении с базовым
подходом. Качественный анализ подтвердил способность системы корректно интерпретировать синонимы
и сленг, извлекать неявно заданные параметры и отфильтровывать нерелевантные команды, что доказывает робастность предложенного подхода.
Заключение. Сделан вывод о жизнеспособности и практической значимости предложенного подхода
для снижения трудоемкости и повышения эффективности процессов мерчандайзинга. Разработанная система представляет собой фундамент для создания нового поколения интеллектуальных инструментов
управления торговым пространством.
Abstract
Objectives. The aim of the research is to develop and test an approach for the automatic transformation of
product layout rules, formulated in natural language, into formalized machine-readable instructions to bridge the
gap between business requirements and their technical implementation.
Methods. A hybrid approach is proposed in which a large language model performs the function of a semantic
translator, converting a user query into a command in a specialized domain-specific language. The resulting
command is then processed by a deterministic parser based on regular expressions for validation and parameter
extraction. The BLEU metric was used to evaluate the quality of the translation on a specially created dataset of
200 «query-reference» pairs. The effectiveness of the approach was compared with a baseline rule-based method.
Results. The experiment showed high accuracy in the formalization of queries compared to the baseline approach.
A qualitative analysis confirmed the system's ability to interpret correctly synonyms and slang, extract implicitly
specified parameters, and filter out irrelevant commands, which proves the robustness of the proposed approach.
Conclusion. The conclusion is made about the viability and practical significance of the proposed approach for
reducing labor intensity and increasing the efficiency of merchandising processes. The developed system
represents a foundation for creating a new generation of intelligent tools for managing retail space.
