Содержание
- Введение 1
- Теоретические основы обработки естественного языка 2
- - Токенизация, лемматизация и синтаксический анализ 2.1
- - Модели представления языка 2.2
- - Алгоритмы машинного обучения в NLP 2.3
- Современные технологии и архитектуры для NLP 3
- - Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM 3.1
- - Трансформеры и механизм внимания 3.2
- - Предтренированные языковые модели (BERT, RoBERTa) 3.3
- Применение NLP в системах взаимодействия с ЭВМ 4
- - Чат-боты и диалоговые системы 4.1
- - Голосовые помощники (Siri, Alexa, Google Assistant) 4.2
- - Системы автоматического перевода 4.3
- Заключение 5
- Список литературы 6