Публікація: Дослідження методів розуміння природної мови для стврорення структурованого опису на основі текстів
Завантаження...
Дата
2024
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об'єктом дослідження в даній роботі є аналіз методів розуміння природної мови (NLP) для створення структурованого опису на основі текстів. Метою даного дослідження є дослідження ефективних алгоритмів та програмного забезпечення для автоматичної генерації структурованого опису з використанням інструментів обробки природної мови. У роботі досліджуються техніки глибокого навчання в області NLP, такі як рекурентні нейронні мережі (RNN), трансформери та векторизація слів (Word Embeddings), такі як Word2Vec, GloVe, FastText. Також враховується аналіз сутностей, розуміння відносин між сутностями та класифікація текстів з метою визначення тем та ключових аспектів. Методи розробки ґрунтуються на теорії математичного моделювання та використанні моделей ШІ для обробки та аналізу текстової інформації. В ході дослідження сплановано комплекс інструментальних засобів для програмної реалізації методів обробки природної мови, спрямованих на генерацію структурованого опису будь-якої складності на основі текстової інформації. Результатом даної роботи є прототип ефективного інструментарію для автоматизованого створення подій на основі текстів, що може бути застосований в різних областях, таких як медицина, фінанси, технічна підтримка та інші. Розглядаються також етичні аспекти використання подібних технологій, а також найновіші тенденції у галузі обробки природної мови.
Опис
Ключові слова
глибоке навчання, векторизація слів, генерація структурованого опису
Бібліографічний опис
Бажанов Д. Г. Дослідження методів розуміння природної мови для стврорення структурованого опису на основі текстів : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121– Інженерія програмного / Д. Г. Бажанов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 56 с.