Використання методів оброблення природної мови для вилучення визначень слів із контексту

Abstract

Це дослідження фокусується на застосуванні методів оброблення природної мови (NLP) для вилучення визначень слів з їхнього природного контексту. У дослідженні використовується комбінація бібліотек і моделей NLP, включаючи SpaCy, bert-extractive-summarizer і NLTK, для аналізу та виявлення речень, які найкраще відображають визначення заданого слова. Використовуючи можливості BERT, найсучаснішої мовної моделі, дослідження досягає точних і контекстуально релевантних визначень слів. Експериментальні результати демонструють ефективність запропонованого підходу для вилучення значень слів з текстових контекстів. Ця робота робить внесок у розвиток методології NLP та її практичне застосування для вдосконалення автоматизованих систем розпізнавання мови та інформаційно-пошукових систем.

This research focuses on the application of natural language processing (NLP) techniques to extract word definitions from their natural context. The research uses a combination of NLP libraries and models, including SpaCy, bertextractive-summarizer, and NLTK, to analyze and identify sentences that best represent the definition of a given word meanings from textual contexts. This work contributes to the development of NLP methodology and its practical application to improve automated speech recognition systems and information retrieval systems.