АДАПТИВНЫЙ МАРШРУТИЗАТОР ВЫВОДА С УЧЕТОМ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
DOI:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.27.3.009Ключевые слова:
адаптивная маршрутизация вывода, оптимизация вычислительных затрат, , многоуровневая классификация текстов, обработка естественного языка, динамическое распределение ресурсов, KPI-управляемый каскад, модели различной сложностиАннотация
В работе предложена и реализована многоуровневая система маршрутизации запросов, последовательно задействующая модели различной вычислительной сложности (лёгкая, средняя, тяжёлая). Выполнен детальный сравнительный анализ автономных классификаторов и разработанной каскадной архитектуры. Эксперименты на корпусе 20 Newsgroups показали, что предложенная схема обеспечивает ускорение инференса в 2–5 раз по сравнению с наиболее точной одиночной моделью при падении точности не более чем на 1–5 %. Полученные результаты подтверждают высокую эффективность подхода, ориентированного на достижение заданных KPI при решении задач обработки текстов.
Скачивания
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en