Оптимизация алгоритмов машинного обучения обработки естественого языка
Влияние различных алгоритмов машинного обучения на задачи обработки естественного языка, такие как анализ тональности, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.
Необходимо:
Необходимо:
- Сравнительный анализ различных алгоритмов (например, SVM, Random Forest, нейронные сети и другие) в контексте их применения к задачам NLP (распознавание, генерации и обработке устной и письменной человеческой речи)
- Оптимизация гиперпараметров для достижения наилучших результатов в конкретных задачах обработки (классификация текстов, извлечение информации, машинный перевод и т.д.)
- Разработка новых методов улучшения работы моделей, включая использование предобученных языковых моделей
- Оценка производительности моделей на различных наборах данных с использованием метрик: точность, полнота, F1-мера
- Исследование влияния предобработки данных на качество обучения и результаты модели.
- Сравнительный анализ эффективности различных алгоритмов
- Рекомендации по выбору оптимальных моделей и параметров
- Разработка прототипа системы обработки естественного языка с использованием оптимизированных алгоритмов