logo
calendar3 Yanvar 2025
view27
Основной язык:Английский

ВАЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ DEEP LEARNING В TEXT MINING

Область науки:
pdf

6778318ad2ee9.pdf

PDF

Электронное обучение

Электронное обучение

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Технологии Deep learning значительно развили область Text mining, увеличив возможности обработки, анализа и извлечения значимой информации из больших объемов неструктурированных текстовых данных. Ключевые технологии включают рекуррентные нейронные сети (RNN) для извлечения последовательных связей в тексте, длинную кратковременную память (LSTM), сверточные нейронные сети (CNN) для классификации текста, механизмы внимания, параллельную обработку, BERT и GPT для понимания контекста, включая такие преобразователи, как как Встраивание слов (например, Word2Vec, GloVe) обеспечивает семантическое представление слов, а модели последовательностей позволяют использовать такие приложения, как суммирование текста и машинный перевод. Кроме того, самоконтроль и обучение с нуля расширяют адаптируемость моделей к различным задачам анализа текста. Эти технологии используются в таких приложениях, как анализ настроений, обнаружение объектов, обобщение документов и определение.

АВТОРЫ

L.Safarov

Qarshi davlat universiteti

Теги

# машинный перевод# transformers# Sentiment analysis# Deep learning# text mining# RNN# LSTM# CNN# BERT# GPT# diqqat mexanizmlari# so‘zlarni joylashtirish# Word2Vec# GloVe# matn tasnifi# his-tuyg‘ularni tahlil qilish# obyektlarni tanib olish# hujjatlarni umumlashtirish# mavzuni aniqlash# mashina tarjimasi# o‘z-o‘zidan nazorat ostida o‘# nolga o‘rganish.# трансформаторы# механизмы внимания# встраивание слов# классификация текста# анализ настроений# распознавание объектов# обобщение документов# обнаружение тем# самостоятельный поиск# контролируемое обучение# обучение с нуля.# attention mechanisms# word embeddings# text classification# entity recognition# document summarization# topic detection# machine translation# self-supervised learning# zero-shot learning.

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0155/A0125-0019

DOI:

Недоступно

Список литературы

Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pretraining of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arxiv preprint arxiv:1810.04805.

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 5998–6008.

Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. OpenAI Blog.

Young, T., Hazarika, D., Poria, S., & Cambria, E. (2018). Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing. IEEE Computational Intelligence Magazine, 13(3), 55–75.

Norov A., Safarov L. The basics of natural language processing for uzbek text. // Amaliy matematika va informatsion texnologiyalarning dolzarb muammolari. Xalqaro anjuman tezislari to‘plami – 14-15 noyabr, Qarshi. –2019. – 219 b.

Safarov L, Norov A. Clustering of uzbek texts using the em-algorithm. //QarDU xabarlari 2022 6/1(56), B.53-55.

Safarov L., Norov A., Murodov Sh. Structural modules of the “automatic editing of uzbek texts” software package and their relative integration. //QarDU xabarlari 2023 1/1(57), B.11-15.

Сафаров Л.С. Использование технологии Text Mining при автоматической обработке текста. //”Экономика и социум” №1(104)-2 2023 www.iupr.ru . 639-643 ст.

Safarov L., Norov A. Ta’limda Text Mining texnologiyasi va undan samarali foydalanish. //“Algoritmlar va dasturlashning dolzarb muammolari” mavzusidagi Xalqaro ilmiy-amaliy anjuman materiallari to‘plami. 2023-yil 19-20 may. Qarshi. Qarshi DU. – 2023. B. 492-494.

Safarov L. Matnlarni intellektual tahlil qilishda Text Mining texnologiyasining o‘rni. //“Algoritmlar va dasturlashning dolzarb muammolari” mavzusidagi Xalqaro ilmiy-amaliy anjuman materiallari to‘plami. 2023-yil 19-20 may. Qarshi. Qarshi DU. – 2023. B.687-689.

Белоусов Ф.К., & Кузнецова И.Б. Технологии искусственного интеллекта в образовании: от теории к практике. –Новосибирск: Сибирское университетское издательство. 2018. – 146 c.