Vytlačiť
1. Analysis of Semantic Relationships in Ukrainian Text Content Based on Word2Vec and Machine Learning
| Názov | Analysis of Semantic Relationships in Ukrainian Text Content Based on Word2Vec and Machine Learning | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Preklad názvu | Analýza sémantických vzťahov v ukrajinskom textovom obsahu na základe Word2Vec a strojového učenia | ||||||||
| Autorské údaje | Pavlo Kryndach, Victoria Vysotska, Sofia Chyrun, Lyubomyr Chyrun, Svitlana Goloshchuk, Roman Holoshchuk | ||||||||
| Autor | Kryndach Pavlo | ||||||||
| Spoluautori | Vysotska Victoria | ||||||||
| Chyrun Sofia | |||||||||
| Chyrun Lyubomyr | |||||||||
| Goloshchuk Svitlana EUBFAJKIK - Katedra interkultúrnej komunikácie FAJ - zrušená | |||||||||
| Holoshchuk Roman | |||||||||
| Zdrojový dokument | 2023 IEEE 18th International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT). Pp. 1-6. - Lviv : IEEE, 2023 ; International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT). ISBN 979-8-3503-6046-2 | ||||||||
| DOI | 10.1109/CSIT61576.2023.10324074 | ||||||||
| Poznámky | 09I03-03-V01-00118. - Registrovaný: Scopus | ||||||||
| Druh dokumentu | rozpis článkov zo zborníkov | ||||||||
| Jazyk dokumentu | angličtina | ||||||||
| Krajina vydania | Slovenská republika | ||||||||
| Heslá | učenie strojové * jazykoveda * jazyky cudzie * siete neurónové | ||||||||
| Anotácia | Štúdia použila korpus ukrajinských textov z kníh od rôznych autorov na trénovanie modelu Word2Vec na identifikáciu sémantických vzťahov medzi slovami. Cieľom projektu je analyzovať sémantické vzťahy medzi slovami a skonštruovať vektorové reprezentácie slov pomocou metódy Word2vec. Úlohy výskumu zahŕňajú prípravu dát, trénovanie modelu, analýzu získaných vektorov a porovnanie výsledkov s existujúcimi metódami. Hlavnými výzvami projektu sú veľké množstvá vysokokvalitných súborov údajov v ukrajinskom jazyku na trénovanie modelu, vytvorenie efektívneho algoritmu učenia Word2vec a vývoj používateľského rozhrania. Pomocou Pythonu a TensorFlow sa dosiahne efektívna aplikácia metódy Word2vec, ktorá vykazuje vysoký výkon. Beží približne 2,8 sekundy a využíva obmedzené množstvo pamäte v rozsahu od 140 do 200 megabajtov. | ||||||||
| Kategória EPC | Publikované príspevky na zahraničných vedeckých konferenciách | ||||||||
| Registrované v | SCOPUS | ||||||||
| Báza dát | PUBLIKAČNÁ ČINNOSŤ | ||||||||
| Archív EPC | E23 00524-001, kópia plného textu | ||||||||
| |||||||||