Огляд поєднання алгоритмів обробки природних мов та навчання з підкріпленням
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
12 вересня 2024 р.
Автор(и) :
Правосуд, Руслан
Мова основного тексту :
Англійська
eKNUTSHIR URL :
Том :
78
Випуск :
1
ISSN :
1812-5409
Початкова сторінка :
137
Кінцева сторінка :
140
Цитування :
[APA 7] Правосуд, Р. (2024). Survey on combination of Nature Language Processing and Reinforcement Learning algorithms. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Physics and Mathematics, 78(1), 137–140. https://doi.org/10.17721/1812-5409.2024/1.25
[ДСТУ] Правосуд Р. Survey on combination of Nature Language Processing and Reinforcement Learning algorithms. Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Physics and Mathematics. 2024. Vol. 78, no. 1. P. 137—140. DOI: 10.17721/1812-5409.2024/1.25 (date of access: 25.07.2026).
Інтеграція обробки природної мови та навчання з підкріпленням останнім часом є актуальним предметом дослідження, оскільки вона має потенціал для підвищення якості роботи різних застосувань, починаючи з розуміння та генерації мови, і закінчуючи діалоговими системами й автономними агентами. Залучення RL в алгоритми NLP поліпшує виконання завдань, пов'язаних з мовою, даючи змогу адаптуватися і навчатися від взаємодій та зворотного зв'язку. Ця інтеграція виявляється цінною у сценаріях, де розуміння та генерація мови потребують динамічних і контекстно-залежних відповідей, що сприяє підвищенню реальної продуктивності. Для дослідження особливостей поєднання алгоритмів обробки природних мов і навчання з підкріпленням було застосовано такі методики, як аналіз та порівняння. Поєднання алгоритмів обробки природної мови та навчання з підкріпленням забезпечує найсучасніші результати у виконанні багатьох завдань, пов'язаних зі штучним інтелектом. Ця тема є перспективною галуззю досліджень для застосувань на основі NLP, що, імовірно, призведе до значного поліпшення якості наявних рішень.
У пропонованій статті досліджено виклики та можливості в поєднанні обробки природної мови та навчання з підкріпленням. Крім того, проаналізовано вплив застосування різних парадигм RL на продуктивність алгоритмів NLP та поєднання NLP і RL у складніших системах, таких як навігація у симульованому або реальному світі, що також передбачає використання підсистем комп'ютерного зору. Окрім огляду наявних результатів досліджень, у роботі визначено потенційні напрямки для майбутніх досліджень і розробок у цій галузі.
У пропонованій статті досліджено виклики та можливості в поєднанні обробки природної мови та навчання з підкріпленням. Крім того, проаналізовано вплив застосування різних парадигм RL на продуктивність алгоритмів NLP та поєднання NLP і RL у складніших системах, таких як навігація у симульованому або реальному світі, що також передбачає використання підсистем комп'ютерного зору. Окрім огляду наявних результатів досліджень, у роботі визначено потенційні напрямки для майбутніх досліджень і розробок у цій галузі.
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
349.46 KB
Контрольна сума :
(MD5):8864afffd5286e362c0684a660762d32
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International