Всё хорошо! Без проблем сдал!
Информация о работе
Подробнее о работе
Развитие нейронных сетей в обработке естественного языка
- 10 страниц
- 2023 год
- 4 просмотра
- 1 покупка
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Нейронные сети представляют собой математические модели, которые имитируют работу человеческого мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных узлов (нейронов), которые передают информацию друг другу, позволяя сети «учиться» на основе данных. Различные типы нейронных сетей используются в обработке естественного языка, включая рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN), сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) и трансформерные нейронные сети (Transformer Neural Networks).
Автоматический перевод является одной из важных областей обработки естественного языка, которая используется для перевода текста с одного языка на другой с помощью компьютерных программ. Эта область имеет широкое применение в международном бизнесе, образовании, научных исследованиях и многих других сферах.
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) является одним из ключевых направлений в искусственном интеллекте (AI) и информационных технологиях.
1. Механизмы обработки естественного языка в вопросно-ответных системах / Б.В. Кудаев, С.Н. Шавгулидзе, Р.В. Залетинский // Проблемы информатики и моделирования. – 2017. – № 4 (34). – С. 44-51.
2. Коренева А. В. Вопросно-ответные системы на основе семантических моделей // Молодежь и наука: новые идеи в науке и технике. – 2018. – Т. 2, № 2 (7). – С. 6-10.
3. Ахтямов А. И. Разработка вопросно-ответной системы на основе алгоритмов машинного обучения / А. И. Ахтямов, Н. Р. Ахтямова // Труды IV Международной научной конференции "Инновационные технологии в науке и образовании". – 2017. – С. 62-65.
4. Грабовой А. В. Обзор методов и подходов к построению вопросно-ответных систем // Информационно-аналитический журнал. – 2019. – № 1. – С. 74-81.
5. Палагин А.В. Вопросно-ответные системы: анализ и прогноз // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2016. – № 2 (34). – С. 33-39.
6. Платонов Е. В. Методы и алгоритмы обработки естественного языка в вопросно-ответных системах // Вестник Компьютерных и Информационных Технологий. – 2018. – № 2 (16). – С. 84-90.
7. Сабиров Р. Р. Анализ и разработка вопросно-ответных систем на основе искусственного интеллекта // Труды III Международной научной конференции "Информационные технологии и компьютерная инженерия". – 2016. – С. 22-26.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
