Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U009294, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ДОСЛІДЖЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ БАГАТОМОВНОЇ МОДЕЛІ BERT ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ СЕМАНТИЧНОЇ ПОДІБНОСТІ НОВИННОГО КОНТЕНТУ Автор Olizarenko S.Argunov V.Olizarenko S.Argunov V. Дата публікації 11-09-2020 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1975 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Мета статті – провести дослідження більш ефективного способу визначення семантичної подібності багатомовного вмісту новин на основі вбудовування речень за допомогою першого завдання попередньо навченої багатомовної моделі BERT. Результати. В роботі представлені результати впровадження сучасних досягнень в області обробки природної мови на основі методів і моделей технологій глибокого навчання в систему управління новинним контентом HIPSTO (HIPSTO Publishing, AI Technology, Digital Media, Mobile Apps). Досліджено можливості та способи застосування багатомовної моделі BERT для вирішення проблеми семантичної подібності новинного контенту. Зокрема, пропонується ефективний метод визначення семантичної подібності багатомовного новинного контенту в агрегованих новинних стрічках HIPSTO. Даний підхід заснований на використанні в системі управління новинним контентом HIPSTO векторних уявлень речень з використанням першого завдання попередньо навченої багатомовної моделі BERT. Результати досліджень, представлених в роботі, підкреслюють ефективність розвитку даної технології в рамках проекту HIPSTO. Подальший викладення матеріалу надає науково-експериментальне обґрунтування отриманих результатів, що мають вже практичну реалізацію в перших версіях HIPSTO Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити