Адаптація методу дистиляції знань природною мовою для класифікації темпоральних фраз
Abstract
Дослідження представляє вдосконалення процесів автоматичного розпізнавання та класифікації темпоральних фраз у природномовних текстах за допомогою методу дистиляції знань. Підкреслюючи зростаючу потребу в автоматичному розумінні темпоральної інформації, дослідження зосереджено на створенні масштабного датасету з 1 078 862 записами та навчанні рекурентної нейромережі Bi-LSTM. Результати показали високу точність моделі, зокрема у розрізненні темпоральних фраз, відкриваючи нові
перспективи для аналізу текстової інформації в різноманітних областях. The research presents an improvement of automatic recognition and classification of temporal phrases in natural language texts using a knowledge distillation method. Emphasizing the growing need for automatic understanding of temporal information, the study focuses on creating a large-scale dataset with 1,078,862 records and training a recurrent neural network Bi-LSTM. The results showed high accuracy of the model, in particular in distinguishing temporal phrases, opening up new perspectives for analyzing textual information in various fields.
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41829