Резюме:

В статье рассматривается задача автоматического реферирования текстов. Приводится классификация существующих методов, описываются их достоинства и недостатки. В статье приведена общая архитектура подобных систем и ее модификации в зависимости от метода реферирования. Рассматриваются современные подходы, основанные на использовании глубоких нейронных сетей, их особенности, варианты использования, существующие проблемы и возможные пути их решения.

Ключевые слова: машинное обучение; обработка текстов на естественном языке; автоматическое реферирование, Transformer

Лезгян А.С. ¹ Автоматическое реферирование текстов: классификация, архитектуры, современные подходы и проблемы // Математическое моделирование, компьютерный и натурный эксперимент в естественных науках. – 2023. – № 1;
URL: mathmod.esrae.ru/41-162 (дата обращения: 21.11.2024).

Сегодня: 374 | За неделю: 374 | Всего: 374

Комментарии (0)