dc.contributor.author | Яровий, А. А. | uk |
dc.contributor.author | Кудрявцев, Д. С. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:17:27Z | |
dc.date.available | 2024-04-30T07:17:27Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Яровий А. А., Кудрявцев Д. С. Удосконалення методу семантичного аналізу тексту на основі рекурентної нейронної мережі. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20643. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41761 | |
dc.description.abstract | Удосконалено метод семантичного аналізу тексту із використанням рекурентної нейронної мережі. Подано схему фільтрації шумів вхідного тексту на основі коригування семантичних ланцюгів за допомогою
збереження текстового потоку. Визначено переваги та недоліки використання автоматизованих алгоритмів
для задачі визначення контексту текстової інформації користувача інтелектуальної інформаційної системи
на прикладі чат-боту. | uk |
dc.description.abstract | The method of semantic text analysis using a recurrent neural network has been improved. A scheme for noise filtering of the input text based on the correction of semantic chains using the preservation of the text stream was presented. The advantages of using automated algorithms for the task of determining the context of the textual information of the user of the intelligent information system were determined using the example of a chatbot. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20643 | |
dc.subject | нейронна мережа | uk |
dc.subject | інтелектуальна інформаційна система | uk |
dc.subject | чат-бот | uk |
dc.subject | семантична модель | uk |
dc.subject | neural network | en |
dc.subject | intelligent information system | en |
dc.subject | chatbot | en |
dc.subject | semantic model | en |
dc.title | Удосконалення методу семантичного аналізу тексту на основі рекурентної нейронної мережі | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 004.8 | |
dc.relation.references | Galal, Omar & Abdel-Gawad, Ahmed & Farouk, Mona. (2024). Federated Freeze BERT for text
classification. Journal of Big Data. 11. 10.1186/s40537-024-00885-x.. | en |
dc.relation.references | Villa, Laura & Carneros-Prado, David & Sánchez-Miguel, Adrián & Dobrescu, Cosmin & Hervás,
Ramón. (2023). Conversational Agent Development Through Large Language Models: Approach with GPT.
10.1007/978-3-031-48306-6_29. | en |
dc.relation.references | A. Yarovyi, D. Kudriavtsev, Method of Multi-Purpose Text Analysis Based on a Combination of
Knowledge Bases for Intelligent Chatbot, CEUR Workshop Proceedings 2870 (2021) 1238-1248. | en |
dc.relation.references | A. Yarovyi and D. Kudriavtsev, "Dictionary data structure for a text analysis task using crossreferences," 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies
(CSIT), Lviv, Ukraine, 2022, pp. 61-64, doi: 10.1109/CSIT56902.2022.10000460. | en |