Перегляд за автором "Pyvovarov V."

Зараз показано 1 - 2 з 2
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Word2Vec Model Analysis for Semantic and Morphologic Similarities in Turkish Words
    (2022) Savytska L.; Turgut Sübay M.; Vnukova N.; Bezugla I.; Pyvovarov V.
    The study presents the calculation of the similarity between words in Turkish language by using word representation techniques. Word2Vec is a model used to represent words into vector form. The model is formed using articles from Wikipedia dump Turkish service as the corpus and then Cosine Similarity calculation method is used to determine the similarity value. The open-source Python programming language and Gensim library are used to obtain high quality word vectors with Word2Vec and calculate the cosine similarity of the vectors. Continuous Bag-of-words (CBOW) algorithm is used to train high quality word vectors. The cosine similarity values in the results are derived from the weight (dimension values) of the vector dimensions. The Window size 10 and 300 vector dimension configurations are taken. Increasing the number of cycles contributes to the vectors getting more accurate values. The corpus is trained in five cycles (EPOCH) with the same parameters. The Turkish corpus contains more than one hundred and sixty one million words. The dictionary of words (unique words), obtained from the corpus, is more than three hundred and sixty-seven thousand. Such a big data gives an opportunity to conduct high quality semantic and morphologic analysis and arithmetic operations of the word vectors.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Інтеграція світових освітніх екосистем 4.0 в інформаційно-правовий простір Індустрії 4.0
    (2023) Vnukova N.; Pyvovarov V.
    Розглянуто інтеграцію світових екосистем 4.0 у інформаційно-правовий простір Індустрії 4.0 з оцінкою зацікавленості цими змінами у багатьох країнах світу. При дослідженні використано аналітичні методи аналізу джерел літератури , а також спеціальний пошуковий інструмент Google Trends, який дозволив оцінити попит на досліджувану тему у часі і просторі багатьох країн. Порівняно зацікавленість темами трансформаційного і інтерактивного навчання. Визначено країни-лідери, які знаходяться на різних континентах. Пропонується кластерний механізм взаємодії науки, освіти, виробництва для здійснення процесу інтеграції освітнього і індустріального простору. Доведено перехід університетів до освіти 4.0, але залишається великий попит на створення осередків культури, а не тільки технологічних університетських центрів