Автоматизований тактичний аналіз футбольних матчів з використанням великих мовних моделей
Анотація
В роботі пропонується система для автоматизованого тактичного аналізу даних про футбольні матчі на основі застосування великих мовних моделей. Дана система складається із двох LLM: основної (здійснює аналіз вхідних даних та генерує висновки) та допоміжної (т. зв. модель-суддя, що валідує висновки, отримані основною моделлю). При цьому відбувається попередня обробка вхідних даних (отримання т. зв. збагаченого документа матчу – структури даних з агрегованими на основі вхідного набору даними). Система функціонує із застосуванням принципу доказовості (кожен висновок основної моделі повинен підкріплюватися посиланнями на факти – фрагменти отриманої на вхід інформації). Також пропонована система дозволяє здійснювати пошук патернів (повторюваних тактичних дій однієї і тієї ж команди впродовж кількох матчів). Робота даної системи поєднує чотири етапи: обчислення на основі вхідних даних метрик, які характеризують дії футбольних команд, генерація за допомогою LLM висновків про застосовувану командою тактику (інсайтів), автоматизована оцінка якості цих інсайтів за схемою «LLM-як-суддя», відкидання інсайтів, які не пройшли валідацію. Оцінку роботи системи здійснено на основі даних, отриманих з відкритого джерела StatsBomb. Продемонстровано адекватність отриманих системою результатів.
Посилання
2. Brechot M., Flepp R. Dealing with randomness in match outcomes: How to rethink the measurement of a team's offensive and defensive performance in association football // Journal of Sports Economics. 2020. Vol. 21, no. 4. P. 335–362. DOI: 10.1177/1527002519897962.
3. Trainor C. PPDA: A pressing stats glossary // StatsBomb. 2014.
4. Bekkers J., Sahasrabudhe S. Pressing intensity: An intuitive measure for pressing in soccer. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2501.04712.
5. Singh K. Introducing expected threat (xT) // karun.in. 2018.




