Интеллектуальная система навигации на основе обработки естественного языка
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14018622Ключевые слова:
интеллектуальная система навигации, обработка естественного языка, NLP, поиск информации, управление знаниями, машинное обучение, семантический анализЛицензия
Аннотация
В статье рассматривается структура и применение интеллектуальной системы навигации на основе обработки естественного языка (NLP). Система предназначена для упрощения навигации и поиска информации в сложных информационных системах. Основное внимание уделено архитектуре системы, включающей модули обработки естественного языка, поиска и извлечения информации, управления знаниями, а также обучения и адаптации. Результаты исследования демонстрируют, что система способна значительно повысить точность и эффективность поиска информации, что делает её полезной для применения в различных областях, таких как научные исследования, корпоративные базы данных и образовательные ресурсы.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Компанеетс, М. А. Навигационные средства веб-сайта / М. А. Компанеетс // Молодой ученый. – 2016. – № 9 (36). – С. 141-145.
2. Обработка естественного языка [Электронный ресурс] / Викиконспекты [Сайт]. – URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Обработка_естественного_языка (дата обращения 24.05.2024).
3. Избачков, Ю. С. Информационные системы / Ю. С. Избачков, В. Н. Петров. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2008. – 655 с.
4. Барахнин, В. Б. Информационная система: взгляд на понятие / В. Б. Барахнин, А. М. Федотов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. – 2007. – Т. 5, № 2. – С. 12-19.
5. Jurafsky, D. Speech and Language Processing (3rd ed.) / D. Jurafsky, J. Martin. – Pearson, 2021. – 988 p.
6. Морозов, А. А. Введение в обработку естественного языка / А. А. Морозов. – М.: Наука, 2018. – 384 с.
7. Волков, С. И. Методы и алгоритмы машинного обучения / С. И. Волков. – М.: Наука, 2016. – 368 с.
8. Редько, В. Г. Основы машинного обучения / В. Г. Редько. – М.: Лаборатория знаний, 2016. – 320 с.
REFERENCES LIST
1. Kompaneets, M. A. Navigatsionnye sredstva veb-saita / M. A. Kompaneets // Molodoi uchenyi. – 2016. – № 9 (36). – S. 141-145.
2. Obrabotka estestvennogo iazyka [Elektronnyi resurs] / Vikikonspekty [Sait]. – URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Obrabotka_estestvennogo_iazyka (data obrashcheniia 24.05.2024).
3. Izbachkov, Iu. S. Informatsionnye sistemy / Iu. S. Izbachkov, V. N. Petrov. – 2-e izd. – SPb.: Piter, 2008. – 655 s.
4. Barakhnin, V. B. Informatsionnaia sistema: vzgliad na poniatie / V. B. Barakhnin, A. M. Fedotov // Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriia: Informatsionnye tekhnologii. – 2007. – T. 5, № 2. – S. 12-19.
5. Jurafsky, D. Speech and Language Processing (3rd ed.) / D. Jurafsky, J. Martin. – Pearson, 2021. – 988 p.
6. Morozov, A. A. Vvedenie v obrabotku estestvennogo iazyka / A. A. Morozov. – M.: Nauka, 2018. – 384 s.
7. Volkov, S. I. Metody i algoritmy mashinnogo obucheniia / S. I. Volkov. – M.: Nauka, 2016. – 368 s.
8. Redko, V. G. Osnovy mashinnogo obucheniia / V. G. Redko. – M.: Laboratoriia znanii, 2016. – 320 s.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
