NLPDA MATNLARNI UMUMIYLASHTIRISH VA LEKSIK TAHLIL
Ключевые слова:
НЛП, глубокое обучение, лексический анализ, искусственный интеллект, вывод, модель, вектор матрица.Аннотация
Примечательно, что в НЛП с использованием обобщения текста достигнут такой большой прогресс, что в этой статье мы будем использовать глубокое обучение для создания пошагового подхода к обобщению текста, охватывающего все концепции, необходимые для обобщения текста. Пошаговый процесс и реализовали нашу первую модель суммирования текста, а для суммирования мы рассмотрели типы вывода, а также этапы и процессы реализации.
Библиографические ссылки
Abduraxmonova N. Mashina tarjimasining lingvistik ta’minoti(monografiya).- Toshkent:Muharrir, 2018. 66-86 b.
Abduraxmonova N. O‘zbek tili elektron korpusining kompyuter modellari(monografiya).- Toshkent:Muharrir, 2021.165 b.
Напр., Krovetz R. (2000). Viewing morphology as an inference process. In Artificial Intelligence, 118, 277–294.
Напр., Sheremetyeva S., Nirenburg S., Nirenburg I. (1996). Generating Patent Claims from Interactive Input. In Proceedings of the 8th International Workshop on Natural Language Generation (Herstmonceux, Sussex, June 1996), 61–70.
Goldsmith, J. (2001). Unsupervised Learning of the Morphology of a Natural Language. In Computational Linguistics, 27(2), 153–198.
Ford A., & Singh R. (1991). Propedeutique Morphologique. Folia Linguistica, 25 (3–4), 549–575; Neuvel Sylvain (2002). Whole Word Morphologizer: Expanding the Word- Based Lexicon: A Nonstochastic Computational Approach. In Brain and Language 81, 454–463.
Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial – Режим доступа: https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq.
Word2vec – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Word2vec.
Klymenko, N. F. et al. (2014). Morfemno-slovotvirnyj fond ukrajins’koji movy jak doslidnyc’ka ta informacijno-dovidkova systema. In Klymenko N. F. Vybrani praci, pages 545–558, Kyiv. 10. Korpus ukrajins’koji movy. Accessible at: http://www.mova.info/corpus.aspx, retrieved 2017-03-15.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
