Innovations in Science and Technologies Volume 2 Issue 4 (2025) · pp. 359-364
ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ
Умаров, Абдурасул
Abstract
В статье рассматриваются современные подходы к обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP) с использованием нейросетевых моделей. Особое внимание уделено архитектурам нейросетей, таким как рекуррентныенейронные сети, модели на основе трансформеров (BERT, GPT и др.), а также их применению в задачах машинного перевода, классификации текста, распознавании и генерации речи. Анализируются основные преимущества и ограничения нейросетевых решений в NLP, а также перспективы развития данной области с учётом новых требований к интерпретируемости, мультиязычности и этике искусственного интеллекта. Статья подчеркивает значимость нейросетевых технологий для эволюции компьютерной лингвистики и их растущую роль в цифровом обществе.
обработка естественного языка, нейросети, машинное обучение, трансформеры, NLP, BERT, GPT, компьютерная лингвистика, синтаксический анализ, генерация текста.
Metadata source: the journal's OAI-PMH archive · Sindex does not store the full text; it links to the source.