Рябова, Н. В.Громак, О. В.2024-07-102024-07-102022Рябова 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/27395Метою 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.ukобробка природномовних текстівThesis