Дослідження та застосування графів знань та нейромережевих моделей для обробки природномовних текстів

Abstract

Метою даної роботи є дослідження та використання гібридних моделей на підставі графів знань та нейронних мереж для вирішення задач NLP. Вирішується актуальна задача видобування іменованих сутностей з текстів (Named Entity Extraction, NEE). NEE - це завдання, яке включає розпізнавання згадування іменованого об’єкта в тексті (Named Entity Recognition, NER), усунення неоднозначності його можливих посилань (NED) і зв’язування названої сутності з об’єктом у базі знань (NEL). NER є напрямком досліджень, що швидко розвивається и є одною із найпопулярніших завдань NLP. Задача NER полягає у виділенні та класифікації за певними категоріями іменованих сутностей у тексті, в якій ми намагаємось отримати контекстуальне значення слів, використовуючи вкладення слів.