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

Рябова, Н. В.; Громак, О. В.

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

dc.contributor.author	Рябова, Н. В.
dc.contributor.author	Громак, О. В.
dc.date.accessioned	2024-07-10T17:56:45Z
dc.date.available	2024-07-10T17:56:45Z
dc.date.issued	2022
dc.description.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.
dc.identifier.citation	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.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/27395
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ФОП Петров В.В.
dc.subject	обробка природномовних текстів
dc.title	Дослідження та застосування графів знань та нейромережевих моделей для обробки природномовних текстів
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication