1. DSpace at Polessky State University
  2. Материалы конференций и семинаров / Conferences and seminars proceedings
  3. Инжиниринг: теория и практика
  4. 2026 год
  5. 2026
Please use this identifier to cite or link to this item: https://rep.polessu.by/handle/123456789/35539
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМонтик, Н.С.-
dc.contributor.authorМанцевич, Р.С.-
dc.contributor.authorMontik, N.-
dc.contributor.authorMantsevich, R.-
dc.date.accessioned2026-05-28T06:55:43Z-
dc.date.available2026-05-28T06:55:43Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationМонтик, Н. С. Применение нейросетевых моделей для обработки естественного языка / Н. С. Монтик, Р. С. Манцевич // Инжиниринг : теория и практика : материалы VI международной научно-практической конференции, Полесский государственный университет, г. Пинск, Республика Беларусь, 29-30 апреля 2026 г. / Полесский государственный университет [и др.]; редкол. Дунай В. И., Пригодич И. А., Чещевик В. Т. – Пинск : ПолесГУ, 2026. – С. 17-19.ru
dc.identifier.urihttps://rep.polessu.by/handle/123456789/35539-
dc.descriptionNeural network approaches to NLP are considered. RNN, LSTM, CNN, BERT, GPT are analyzed. Machine translation, text generation, sentiment analysis are described. Advantages and limitations of neural network models are highlighted.ru
dc.description.abstractРассматриваются нейросетевые подходы к NLP. Анализируются RNN, LSTM, CNN, BERT, GPT. Описываются машинный перевод, генерация текста, анализ тональности. Выделяются преимущества и ограничения нейросетевых моделей.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherПинск : Полесский государственный университетru
dc.rightsоткрытый доступ-
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectобработка естественного языкаru
dc.subjectNLPru
dc.subjectтрансформерыru
dc.subjectBERTru
dc.subjectGPTru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectкомпьютерная лингвистикаru
dc.subjectneural networksru
dc.subjectnatural language processingru
dc.subjectNLPru
dc.subjecttransformersru
dc.subjectBERTru
dc.subjectGPTru
dc.subjectmachine learningru
dc.subjectcomputational linguisticsru
dc.titleПрименение нейросетевых моделей для обработки естественного языкаru
dc.title.alternativeApplication of neural network models to natural language processingru
dc.typeArticleru
Appears in Collections:2026

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Primenenie_neirosetevykh_modelei.pdf191.61 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.