Содержание
- Введение 1
- Основы обработки естественного языка (NLP) 2
- - Токенизация и нормализация текста 2.1
- - Векторное представление слов (Word Embeddings) 2.2
- - Основные задачи NLP 2.3
- Архитектуры текстовых нейросетей 3
- - Рекуррентные нейронные сети (RNN) 3.1
- - LSTM и GRU: усовершенствованные RNN 3.2
- - Трансформеры и механизм Attention 3.3
- Практическое применение текстовых нейросетей 4
- - Машинный перевод 4.1
- - Чат-боты и виртуальные ассистенты 4.2
- - Анализ тональности и sentiment analysis 4.3
- Заключение 5
- Список литературы 6