АНАЛИЗ НАУЧНЫХ ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ АЛГОРИТМАМИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.4.21-220
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Статья анализирует проблемы, связанные с обработкой больших объемов текстовых данных, таких как научные статьи, и обсуждает возможности применения распределенных систем обработки данных для повышения эффективности анализа. В частности, авторы статьи изучают использование языковых моделей, таких как -граммы и рекуррентные нейронные сети, для извлечения смысла и классификации научных текстов. Статья представляет алгоритмические подходы и методы, основанные на распределенной обработке, и описывает возможности использование языковых моделей и алгоритмов распределенной обработки. В целом, предлагается новый подход к анализу научных текстов, основанный на использовании языковых моделей и фреймворков распределенной обработки данных.