Мамандандырылған сөздердiң векторлары арқылы сөздердiң лексикалық тiркесулерiн анықтау

Journal of Mathematics Mechanics and Computer Science, 2020

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jmmcs.2020.v107.i3.07
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Сот жүйесінде іс қағаздардың ұйымдастырылуына хатшы жауапты болады. Хаттамаларда қате болған жағдайда, келіспеушілік пайда болуы мүмкін. Сондықтан сөздердің дұрыс лексикалық тіркесуі маңызды. Бұл жұмыста ұйқаспайтын сөздерді табу үшін сөздердің лексикалық тіркесулері есептелінді. Сөздердің лексикалық тіркесулері Skip-gram моделімен анықталды. Skip-gram моделі сөздерді векторлармен сипаттайды. Бұл модельде мағынасы жағынан жақын сөздердің және бір-бірімен лексикалық тіркесетін сөздердің векторлары шамамен бір бағытта болулары керек. Сондықтан екі сөздің бір-бірімен лексикалық тіркесуін анықтау үшін сол сөздердің векторларының арасындағы бұрыштың косинусы есептелінді. Косинустың мәні 1-ге жақындаған сайын екі сөздің лексикалық тіркесулері жоғарлайды. Керісінше, косинустың мәні -1-ге жақындаған сайын екі сөздің лексикалық тіркесулері төмендейді. Бұл жұмыста қазақстан Республикасының конституциясының бабының мәтініне жаңа сөз енгізген кезде, авторлардың жүйесі енгізілген сөзді табу керек еді. Жүйе кейбір сөздер үшін жоғары дәлдікті көрсеткенімен, кейбір сөздерде қателіктер табылды. өйткені енгізілген жаңа сөз конституцияның бабына қатысты болмағанымен, көрші сөзбен басқа мәтіндерде тіркесе алады. Мысалы, компьютер сөзі мағынасы жағынан конституцияның бабына қатысты болмағанымен, бұл сөз бұрынғы сөзімен лексикалық тіркесе алады. Берілген жұмыс "Отандық білім беруді модернизациялау жағдайында көптілді іТ маманының құзыретті инновациялық моделін әзірлеу және енгізу" атты гранттық жоба аясында жүзеге асырылынып жатыр.