ПӘНДІК САЛА БІЛІМ НЕГІЗІНДЕ РЕУСРСТАРЫ АЗ ТІЛДЕРДЕГІ РЕФЕРЕНЦИЯНЫ ШЕШУДІҢ МОДЕЛІ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.25.1.009Кілт сөздер:
референцяны анықтау, кореференция, ресурстары шектеулі тілдер, пәндік білім, NLP, гибридті модельАңдатпа
Табиғи тілді өңдеу (NLP) саласындағы рефенцяны анықтау (reference resolution) мәтінді толық түсінудің негізгі кезеңдерінің бірі болып табылады. Алайда, қазіргі заманғы терең оқыту әдістері үлкен көлемдегі белгіленген корпустарды қажет ететіндіктен, ресурстары аз немесе шектеулі тілдер үшін оларды қолдану қиынға соғады. Бұл жұмыста ресурстары аз тілдердегі референцяны (кореференцияны) тиімді ажырату үшін пәндік сала білімін қолданатын жаңа гибридті модель ұсынылады. Ұсынылған тәсіл статистикалық әдістерді пәндік онтологиялар мен семантикалық шектеулер ережелерімен біріктіреді. Бұл модель оқыту деректерінің жетіспеушілігін сыртқы білім базаларынан алынған ақпаратпен толықтыруға мүмкіндік береді. Эксперимент нәтижелері көрсеткендей, пәндік білімді интеграциялау базалық статистикалық модельдермен салыстырғанда референцяны анықтау дәлдігін айтарлықтай арттырады. Зерттеу нәтижелері цифрлық ресурстары дамымаған тілдердегі ақпараттық іздеу және мәтінді автоматты талдау жүйелерін жетілдіруге үлес қосады.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en