Дослідження методів глибокого навчання у вирішенні задач граматичної корекції текстів

Abstract

Об’єкт дослідження – процес граматичної корекції текстів. Предмет дослідження – методи глибокого навчання у вирішенні задач граматичної корекції текстів. Мета роботи – розробка гібридної моделі граматичної корекції текстів. Методи дослідження – сучасні методи машинного та глибокого навчання, дослідження, порівняльний аналіз та вдосконалення можливостей архітектур трансформерних моделей глибоких нейромереж щодо вирішення поставлених задач. Розроблено архітектуру нейронної мережі «послідовність до виправлень» для вирішення задачі граматичної корекції текстів, що дозволяє більш ефективно використовувати ресурси для роботи моделі. Розроблена нейронна мережа поєднана з алгоритмічною словниковою системою виявлення орфографічних помилок для підвищення якості та передбачуваності роботи системи. В результаті проведених досліджень навчено нейронну мережу, яка вирішує задачу граматичної корекції текстів. Навчена нейромережа поєднана з алгоритмічною системою, що дає змогу отримувати більш стабільні та передбачувані результати для користувача. Розроблену архітектуру доцільно використовувати й для інших задач обробки природної мови, де необхідна зміна вхідної послідовності, таких як, наприклад, перефразування текстів.