АЛГОРИТМ ҚҰРУ ЖӘНЕ ОНЫҢ ҒЫЛЫМИ МӘТІНДЕРДІ ТАЛДАУДАҒЫ ӘСЕРІ
Article Sidebar
Main Article Content
Аңдатпа
Бұл мақалада Байес тәсілін қолдана отырып, ғылыми мәтіндерді талдау алгоритмін жасау қарастырылады. Ғылыми жарияланымдар санының қарқынды өсуі жағдайында ақпаратты тиімді алу өте маңызды болады. Жұмыста мәтіндерді өңдеудің қолданыстағы әдістері, соның ішінде лексикалық, Машиналық оқыту және Байес модельдері талданды, олардың артықшылықтары мен кемшіліктері анықталды. Ұсынылған алгоритм талдаудың жоғары дәлдігін қамтамасыз ете отырып, ғылыми деректерді жіктеу және құрылымдау үшін Байес ықтималдығын пайдаланады. Алгоритм – ғылыми мәтіндерді өңдеудің тиімділігін арттыруға, қателерді азайтуға және оларды жіктеу процесін автоматтандыруға қабілетті. Болашақта терең нейрондық желілерді біріктіру және модельдің көп тілді корпустарға мүмкіндіктерін кеңейту жоспарлануда.
Article Details
##submission.citations##
Bishop, C. M. «Pattern Recognition and Machine Learning. Springer», 2006.
Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. «Bayesian Data Analysis. CRC Press», 2013.
Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. «Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press», 2008.
Aggarwal, C. C., & Zhai, C. (Eds.). «Mining Text Data. Springer», 2012.
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. «Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research», 3, 993–1022, 2003.