Сборники тезисов • Информационные и интеллектуальные системы и технологии • Программная инженерия и компьютерное моделирование
Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, 2018.
Пример заполнения выходных данных:
Нгуен Н.., Муромцев Д.И. Подходы извлечения информации для построения графов знаний на основе глубинной машинной неструктурированной информации в сети Интернет // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание [Электронный ресурс]. - Режим доступа: ссылка на страницу с тезисом, своб.
Подходы извлечения информации для построения графов знаний на основе глубинной машинной неструктурированной информации в сети Интернет
УДК: 004.822
Аннотация:
Традиционный подход к извлечению информации в основном включал в себя создание больших наборов функций разработки для различных проблем с извлечением информации, то есть обнаружение упоминания сущностей, извлечение связей, разрешение кодового обозначения, извлечение события и связывание объектов. Этот подход ограничен трудоемкими и дорогостоящими усилиями, необходимыми разработать функции для разных доменов и страдать от невидимой проблемы слов/особенностей естественных языков. Для решения проблем извлечения информации, необходимо создать новый подход на основе глубокого обучения. В моделях глубокого обучения для извлечения информации, многослойные скрытые векторы помещаются поверх словных вложений, общих представлений слов, которые могут захватывать их скрытые синтаксические и семантические свойства.