КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)

Розмір шрифта: 
ПІДХОДИ ТА МЕТОДИ ЗАСТОСУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧ ОБРОБКИ ТЕКСТОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ
Максим Андрійович Лешок, Анастасія Юріївна Барановська, Олег Володимирович Бісікало

Остання редакція: 2022-05-26

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.


Ключові слова


Штучний інтелект; обробка природної мови; математична лінгвістика; аналіз тексту; машинне навчання; глибинне навчання; інструменти машинного навчання.

Посилання


1. 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-you- communicate-in-the-future-part-i-f0114b2f0497

2. M. Bates (1995). ― Models of natural language understanding. Режим доступу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC40721/

3. R. Socher, ―Recursive deep learning for natural language processing and computer vision. Stanford University, 2014, pp. 8-120.

4. 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

5. Onyshchenko A. Adaptive method of training neural networks / A. Onyshchenko, K. Onyshchenko // Technique and technology. Science, Research, Development #29. Gdansk, 2020. – p. 9-1


Повний текст: PDF