Исследование критериев выбора типов нейронных сетей для распознавания смысловой нагрузки текстов; Вестник ГГНТУ. Технические науки,; Т. 22, № 1 (43)
| Parent link: | Вестник ГГНТУ. Технические науки,.— .— Грозный: ГГНТУ Т. 22, № 1 (43).— 2026.— С. 16-24 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Рассматриваются типы нейронных сетей для работы с текстом, их настройки и сферы применения. Показана зависимость выбора нейронной сети для распознавания смысловой нагрузки текстов от следующих факторов: тип задачи, длина последовательности, объем данных, специфика модели, сложность задачи. Отмечается, что нейронные сети являются мощным инструментом для решения задач обработки естественного языка (NLP, Natural language processing), так как они способны обрабатывать сложные языковые структуры и контекст текста The types of neural networks for working with text, their settings and applications are considered. The dependence of the choice of a neural network for recognizing the semantic load of texts on the following factors is shown: the type of task, the length of the sequence, the amount of data, the specifics of the model, and the complexity of the task. It is noted that neural networks are a powerful tool for solving problems of natural language processing (NLP, Natural language processing) as they are able to process complex language structures and text context Текстовый файл |
| Language: | Russian |
| Published: |
2026
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://elibrary.ru/item.asp?id=89898435 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=686574 |
| Summary: | Заглавие с экрана Рассматриваются типы нейронных сетей для работы с текстом, их настройки и сферы применения. Показана зависимость выбора нейронной сети для распознавания смысловой нагрузки текстов от следующих факторов: тип задачи, длина последовательности, объем данных, специфика модели, сложность задачи. Отмечается, что нейронные сети являются мощным инструментом для решения задач обработки естественного языка (NLP, Natural language processing), так как они способны обрабатывать сложные языковые структуры и контекст текста The types of neural networks for working with text, their settings and applications are considered. The dependence of the choice of a neural network for recognizing the semantic load of texts on the following factors is shown: the type of task, the length of the sequence, the amount of data, the specifics of the model, and the complexity of the task. It is noted that neural networks are a powerful tool for solving problems of natural language processing (NLP, Natural language processing) as they are able to process complex language structures and text context Текстовый файл |
|---|