Подробное описание документа

Моисеев С. Д., Гагарин Ю. Е.
   Анализ алгоритмов глубокого обучение и их применение в задачах автоматического перевода / Моисеев С. Д., Гагарин Ю. Е. // Наукоёмкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : материалы Региональной научно-технической конференции (Калуга, 23 - 25 апреля 2024 года) : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - 2025. - Т. 2. - С. 132-134.

В данном исследовании было рассмотрено влияние методов глубокого обучения на обработку естественного языка и их применение в различных отраслях. Обсуждаются основные алгоритмы глубокого обучения, используемые для создания моделей, включая рекуррентные и сверточные нейронные сети, трансформеры и сверточные трансформеры. Приводятся примеры практического применения в медицине, финансах и клиентском обслуживании, а также обсуждаются преимущества трансформеров в работе с длинными текстами и параллельной обработке. В работе подчеркивается значимость развития глубокого обучения для улучшения автоматизации и качества обработки естественного языка в современном мире.
Ключевые слова: алгоритмы глубокого обучения, автоматический перевод, машинный перевод, обработка естественного языка