Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38658
Title: The Problem of Understanding the Content of a Complex Question by BERT Model Construction
Other Titles: Использование BERT модели в задаче понимания содержания сложного вопроса
Authors: Kopeyko, V. S.
Nedzved, A. M.
Keywords: материалы конференций;natural language processing;automated answer;language analysis;BERT model
Issue Date: 2020
Publisher: БГУИР
Citation: Kopeyko, V. S. The Problem of Understanding the Content of a Complex Question by BERT Model Construction / Vladimir S. Kopeyko, Alexander M. Nedzved // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2020) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. – Минск, 2020. – Вып. 4. – С. 297–300.
Abstract: This paper describes the application of the BERT natural language processing model to solve the problem of understanding the content of a complex question. In this paper there are description of the model itself, basic concepts of solution and model for training for classification. Common task are represented by example of the using of this model for practical analysis of the data. Quality results is based on preprocessing such data.
Alternative abstract: Данная работа посвящена описанию применения модели обработки естественного языка BERT для решения задачи понимания содержания сложного вопроса. Сначала вводится описание самой модели, ее основные концепции и задачи, на которых модель изначально тренируется. Затем рассматривается пример использования этой модели в практических целях, анализ исходных данных и описание процесс их предобработки.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38658
Appears in Collections:OSTIS-2020

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kopeyko_The.pdf118.3 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.