Удосконалення великих мовних моделей формальними засобами оцінки сенсу текстової інформації

Omelchenko, V. A.; Bisikalo, O. V.

Удосконалення великих мовних моделей формальними засобами оцінки сенсу текстової інформації

dc.contributor.author	Omelchenko, V. A.	en
dc.contributor.author	Bisikalo, O. V.	en
dc.date.accessioned	2026-09-17T10:04:35Z
dc.date.available	2026-09-17T10:04:35Z
dc.date.issued	2026
dc.description.abstract	The work examines approaches to the use of meaning and intent in modern large language models. It is demonstrated that most existing architectures are based on statistical mechanisms of text processing, which complicates the explicit interpretation of meaning. An experimental framework is proposed that integrates a formalized meaning-processing algorithm as a separate structural component.	en
dc.identifier.citation	Омельченко В. А., Бісікало О. В. Удосконалення великих мовних моделей формальними засобами оцінки сенсу текстової інформації // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28204.	uk
dc.identifier.udc	004.85
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54448
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.	uk
dc.relation.references	Fomichov, V. A. Semantics-Oriented Natural Language Processing: Mathematical Models and Algorithms. — New York : Springer, 2010. — 245 p.	en
dc.relation.references	Abramsky, S., Sadrzadeh, M. Semantic Unification: A Sheaf-Theoretic Approach to Natural Language [Electronic resource] // arXiv preprint arXiv:1403.3351. — 2014. — Available at: https://arxiv.org/abs/1403.3351.	en
dc.relation.references	Zhou, W., Yajun, Z. A Mathematical Model for Universal Semantics [Electronic resource] // arXiv preprint arXiv:1907.12293. — 2019. — Available at: https://arxiv.org/abs/1907.12293.	en
dc.relation.references	Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning. — Cambridge : MIT Press, 2016. — 775 p.	en
dc.relation.references	Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. Attention Is All You Need // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2017. — P. 5998–6008.	en
dc.relation.references	Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., Williams, R. J. Learning representations by back-propagating errors // Nature. — 1986. — Vol. 323. — P. 533–536.	en
dc.relation.references	Nocedal, J., Wright, S. Numerical Optimization. — New York : Springer, 2006. — 664 p.	en
dc.relation.references	Manziuk, E. A., Barmak, O. V., Krak, Iu. V., Pasichnyk, O. A., Radiuk, P. M., Mazurets, O. V. Semantic alignment of ontologies meaningful categories with the generalization of descriptive structures // Problems in Programming. — 2022. — № 3–4. — P. 355– 363.	en
dc.relation.references	Sukaton, O. Semantics in Natural Language Processing and Language Teaching // ELS Journal on Interdisciplinary Studies in Humanities. — 2019. — Vol. 2, No. 1. — P. 58–65.	en
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28204
dc.subject	NLP	en
dc.subject	large language models	en
dc.subject	meaning	en
dc.subject	intent	en
dc.subject	semantics	en
dc.title	Удосконалення великих мовних моделей формальними засобами оцінки сенсу текстової інформації	uk
dc.type	Thesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 28204.pdf
Розмір:: 222,21 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2026)