Підходи та методи застосування технологій штучного інтелекту для розв’язання задач обробки текстової інформації
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У статті описано методи і підходи з галузі штучного інтелекту, які використовуються для розв’язання задач обробки текстової інформації. Окреслені перспективні напрямки розвитку галузі, виділені переваги та недоліки розглянутих методів у актуальних задачах NLP.
This article describes methods and approaches that are designed to solve text information processing (NLP) problems. The directions of development of the branch, prospects of advantages and disadvantages of the considered methods in the tasks of NLP, translation of such text are outlined.
This article describes methods and approaches that are designed to solve text information processing (NLP) problems. The directions of development of the branch, prospects of advantages and disadvantages of the considered methods in the tasks of NLP, translation of such text are outlined.
Опис
Ключові слова
Штучний інтелект , обробка природної мови , математична лінгвістика , аналіз тексту , машинне навчання , глибинне навчання , інструменти машинного навчання , Artificial intelligence , natural language processing , mathematical linguistics , text analysis , machine learning , deep learning , machine learning tools
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Барановська А. Ю. Підходи та методи застосування технологій штучного інтелекту для розв’язання задач обробки текстової інформації [Електронний ресурс] / А. Ю. Барановська, М. А. Лешок, О. В. Бісікало // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)», Вінниця, 16-17 червня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/15365.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- J. Le. (2018). ―The 7 NLP Techniques That Will Change How You Communicate in the Future (Part I). Режим доступу: https://heartbeat.fritz.ai/the-7-nlp-techniques-that-will-change-how-youcommunicate-in-the-future-part-i-f0114b2f0497
- M. Bates (1995). ― Models of natural language understanding. Режим доступу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC40721/
- R. Socher, ―Recursive deep learning for natural language processing and computer vision. Stanford University, 2014, pp. 8-120.
- Afanasieva I. Data exchange model in the Internet of Things concept / I. Afanasieva, N. Golian, O. Hnatenko, Y. Daniiel, K. Onyshchenko // Telecommunications and Radio Engineering, New York, 2019. – 10(78). – p. 869-878
- Onyshchenko A. Adaptive method of training neural networks / A. Onyshchenko, K. Onyshchenko // Technique and technology. Science, Research, Development #29. Gdansk, 2020. – p. 9-1