Узких Г.Ю.
ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА *
Аннотация:
глубокое обучение стало существенной технологией в области искусственного интеллекта и обработки данных. В данной статье рассматривается, как глубокое обучение применяется в задачах обработки естественного языка. Мы обсуждаем основные концепции глубокого обучения, такие как нейронные сети и сверточные слои, и исследуем, как эти концепции используются в различных задачах обработки естественного языка, таких как машинный перевод, распознавание речи, анализ тональности текста, вопросно-ответные системы и другие
Ключевые слова:
глубокое обучение, обработка естественного языка, нейронные сети, сверточные слои, машинный перевод, распознавание речи, анализ тональности текста, вопросно-ответные системы, вызовы, перспективы, интерпретируемость, недостаток данных
УДК 004
Узких Г.Ю.
студент 4 курса САФУ
Северный (Арктический) федеральный университет
(Россия, г. Архангельск)
Применение глубокого обучения
в задачах обработки естественного языка
Аннотация: глубокое обучение стало существенной технологией в области искусственного интеллекта и обработки данных. В данной статье рассматривается, как глубокое обучение применяется в задачах обработки естественного языка. Мы обсуждаем основные концепции глубокого обучения, такие как нейронные сети и сверточные слои, и исследуем, как эти концепции используются в различных задачах обработки естественного языка, таких как машинный перевод, распознавание речи, анализ тональности текста, вопросно-ответные системы и другие.
Ключевые слова: глубокое обучение, обработка естественного языка, нейронные сети, сверточные слои, машинный перевод, распознавание речи, анализ тональности текста, вопросно-ответные системы, вызовы, перспективы, интерпретируемость, недостаток данных.
Обработка естественного языка – это сложная и увлекательная задача в искусственном интеллекте. Её сложность обусловлена множеством языковых особенностей, контекстной зависимостью значений слов, использованием жаргона и другими аспектами. Глубокое обучение предоставило новые инструменты для эффективной обработки и анализа естественного языка [1].
Глубокое обучение базируется на использовании искусственных нейронных сетей. Одним из важных элементов являются слои нейронов, каждый из которых обрабатывает информацию и передаёт результат следующему слою. Глубокие нейронные сети включают множество таких слоев, что позволяет выявлять более абстрактные и сложные характеристики данных.
Глубокое обучение нашло своё применение в различных задачах обработки естественного языка. В области машинного перевода с использованием рекуррентных нейронных сетей (РНС) и трансформеров достигнуты значительные успехи в автоматическом переводе текстов между разными языками. Технологии глубокого обучения также активно применяются в распознавании речи, где они используются для создания систем распознавания и синтеза речи, находя применение в голосовых помощниках, транскрибации аудио и других областях. Классификация текстов по тональности стала возможной благодаря РНС и сверточным нейронным сетям, что находит применение в анализе тональности текстов. Кроме того, модели, основанные на трансформерах, позволяют создавать вопросно-ответные системы, которые способны анализировать контекст и извлекать информацию из текста для предоставления ответов на вопросы [3].
Несмотря на значительные успехи, в области применения глубокого обучения в обработке естественного языка остаются нерешённые проблемы. Например, остаётся актуальной проблема недостатка данных для обучения моделей. Также важно улучшить интерпретируемость моделей, чтобы понимать, как они принимают решения [2].
Глубокое обучение существенно изменило подход к решению задач обработки естественного языка. Его применение в машинном переводе, анализе текстов и других аспектах обработки естественного языка показало огромный потенциал. Преодоление вызовов, таких как интерпретируемость и недостаток данных, позволит достичь ещё более впечатляющих результатов в будущем.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №8 (65) том 4
Ссылка для цитирования:
Узких Г.Ю. ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА // Вестник науки №8 (65) том 4. С. 310 - 312. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/9858 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+