カザフ語のテキストの意味解析のための神経コンピュータシステム

本研究の目的は、マーケティングリサーチ、オンライン翻訳者、および検索エンジンを含む様々な分野で利用可能な自然言語の意味解析という極端な数学的問題を解決することです。ニューラルネットワークの訓練においては、潜在ディリクレ配分モデルおよび単語のベクトル表現に基づくデータ訓練方法が使用されました。本研究では、機械学習と潜在ディリクレ配分モデルの使用に基づくカザフ語のテキストの意味解析目的のために使用される神経コンピュータシステムの開発を示します。研究の過程で、テキスト認識アルゴリズムに関するシステム開発の段階が考慮されました。Pythonプログラミング言語が、Kerasライブラリを含むニューラルネットワーク作成プロセスを大幅に簡素化するライブラリを用いてツールとして使用されました。システムの有効性をテストするために専門家を交えた実験が行われ、その結果、システムが提供するデータの信頼性が確認されました。様々な技術と方法を使用して自然言語処理の問題に取り組む現代の計算言語学者の論文が考察されます。