MAŞIN ÖYRƏNMƏSİ ALQORİTMLƏRİNİN MƏTN EMALINDA TƏTBİQİ

Abstract

Məqalədə maşın öyrənməsi alqoritmlərinin mətn emalı sahəsində tətbiqi, onların funksional imkanları və praktiki əhəmiyyəti sistemli şəkildə təhlil olunur. Tədqiqatın əsas məqsədi mətn məlumatlarının avtomatlaşdırılmış emalında istifadə olunan klassik və müasir alqoritmik yanaşmaların müqayisəli araşdırılması və onların effektivliyinin müəyyənləşdirilməsidir.
Eyni zamanda məqalədə dərin öyrənmə modellərinin, xüsusilə neyron şəbəkə əsaslı yanaşmaların mətn emalında yaratdığı yeni imkanlar vurğulanır. Transformer modelləri və kontekst əsaslı təmsillər mürəkkəb dil strukturlarının daha dəqiq anlaşılmasına şərait yaradır və maşın tərcüməsi və avtomatik mətn generasiyası kimi sahələrdə yüksək nəticələr əldə etməyə imkan verir.
Tədqiqat nəticəsində müəyyən edilmişdir ki, maşın öyrənməsi alqoritmləri mətn emalının sürətini və dəqiqliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırsa da, dilin çoxmənalılığı, kontekst asılılığı və keyfiyyətli verilənlərə olan tələbat kimi problemlər hələ də aktuallığını qoruyur. Ümumilikdə, məqalə göstərir ki, bu sahədə alqoritmik yanaşmaların inkişafı gələcəkdə daha intellektual və adaptiv mətn emalı sistemlərinin formalaşmasına zəmin yaradır.