Аналіз використання інструментів нейронних мереж при класифікації навчальних текстів дисциплін

Abstract

UA: Загальне захоплення нейромережевими технологіями і глибинним навчанням не оминуло і комп’ютерну лінгвістику – автоматичну обробку текстів на природній мові. На недавніх конференціях асоціації комп’ютерної лінгвістики ACL, головному науковому форумі в цій області, переважна більшість доповідей було присвячено застосуванню нейронних мереж (НМ) як для вирішення вже відомих задач, так і для дослідження нових, які не вирішувалися за допомогою стандартних засобів машинного навчання. Підвищена увага лінгвістів до нейронних мереж обумовлена декількома причинами. Застосування нейронних мереж, по-перше, істотно підвищує якість рішення багатьох стандартних задач класифікації текстів та послідовностей, по-друге, знижує трудомісткість при роботі безпосередньо з текстами, по-третє, дозволяє вирішувати нові завдання (наприклад, створювати чат-боти). У той же час нейронні мережі можна вважати повністю самостійним механізмом розв’язання лінгвістичних проблем.