Дослідження методів розуміння природної мови для стврорення структурованого опису на основі текстів

Abstract

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.