ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

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:

1. КиберЛенинка [Электронный ресурс] - URL: https://cyberleninka.m/artide/n/metody-glubokogo-obucheniya-dlya-obrabotki-tekstov-na-estestvennom-yazyke

2. GitHub Pages [Электронный ресурс] - URL: https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/ru/week12/12-1/

3. eLIBRARY [Электронный ресурс] - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48364103

Uzkikh G.I.

4th year student of NArFU Northern (Arctic) Federal University (Russia, Archangelsk)

APPLICATION OF DEEP LEARNING IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING TASKS

Abstract: deep learning has become a pivotal technology in the realm of artificial intelligence and data processing. This article delves into its application in natural language processing (NLP) tasks. We discuss fundamental deep learning concepts such as neural networks and convolutional layers, exploring their utilization across a broad spectrum of NLP tasks including machine translation, speech recognition, sentiment analysis, question-answering systems, and more.

Keywords: deep learning, natural language processing, neural networks, convolutional layers, machine translation, speech recognition, sentiment analysis, question-answering systems, challenges, prospects, interpretability, data scarcity.