Застосування методів глибого навчання в задачах NPL: граматична корекція текстів

Харченко, М. В.; Рябова, Н. В.

Публікація:
Застосування методів глибого навчання в задачах NPL: граматична корекція текстів

dc.contributor.author	Харченко, М. В.
dc.contributor.author	Рябова, Н. В.
dc.date.accessioned	2025-04-25T05:46:46Z
dc.date.available	2025-04-25T05:46:46Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	. Modern approaches to solving the problem of text Grammatical Error Correction (GEC), based on deep learning methods, are considered. The main algorithmic methods, including rule-based, dictionary-based and more recent neural network-based methods, are considered. The problem of regeneration of whole input sequence in sequence-to-sequence models is described. The sequence-to-edits method with an example of such architecture is described as a solution to the regeneration problem. A perspective approach to combining algorithmic and neural network methods is proposed.
dc.identifier.citation	Харченко М. В. Застосування методів глибого навчання в задачах NPL: граматична корекція текстів / М. В. Харченко, Н. В. Рябова // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 29-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–19 квітня 2025 р. – Харків : ХНУРЕ, 2025. – Т. 6 – С. 76-78.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/30701
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	глибоке навчання
dc.subject	граматична корекція
dc.subject	NPL
dc.title	Застосування методів глибого навчання в задачах NPL: граматична корекція текстів
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication