Современная научно-исследовательская деятельность подразумевает работу с огромными объемами информации, включая статьи в профильных журналах, монографии, патенты, отчеты, техническую документацию и т. д. Традиционные методы обработки текстов не всегда оказываются достаточно эффективными из-за неструктурированного характера информации, сложности узкоспециализированной терминологии, а также многообразия форматов документов. Для решения задач, связанных с обработкой и анализом научно-технической документации (НТД) современные исследователи прибегают к применению нейросетевых технологий, а именно технологиям обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) являются эффективным инструментом, позволяющим реализовывать подходы, описываемые теорией NLP, автоматизируя такие сложные процессы, как автоматическая классификация документов, извлечение именованных сущностей и ключевых данных, аннотирование текстов и семантический поиск.