Публікація: Дослідження та застосування графів знань та нейромережевих моделей для обробки природномовних текстів
Завантаження...
Дата
2022
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
ФОП Петров В.В.
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
обробка природномовних текстів
Бібліографічний опис
Рябова Н. В. Дослідження та застосування графів знань та нейромережевих моделей для обробки природномовних текстів / Н. В. Рябова, О. В. Громак // Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління : тез. доп. дванадцатої міжнародної науково-технічної конференції, 27–28 квітня 2022 р. – Т. 2. – Баку–Харків–Жиліна, 2022. – С. 15.