Методи обробки масивів аудіоданих за допомогою Natural Language Processing

Коршун, Наталія Володимирівна та Крючкова, Лариса Петрівна та Соколов, Володимир Юрійович та Киричок, Роман Васильович (2024) Методи обробки масивів аудіоданих за допомогою Natural Language Processing Телекомунікаційні та інформаційні технології (3). с. 33-53. ISSN 2412-4338

[thumbnail of N_Korshun_L_Kryuchkova_V_Sokolov_R_Kyrychok_TIT_3_2024.pdf] Текст
N_Korshun_L_Kryuchkova_V_Sokolov_R_Kyrychok_TIT_3_2024.pdf - Опублікована версія

Download (506kB)
Офіційне посилання: https://tit.dut.edu.ua/index.php/telecommunication...

Анотація

Стаття присвячена всебічному дослідженню методів обробки аудіоданих за допомогою сучасних технологій Natural Language Processing (NLP). Вона висвітлює важливі аспекти розвитку цієї інноваційної галузі, зокрема акцентується на застосуванні NLP для перетворення інструкцій, сформульованих природною мовою, у виконуваний код. Це досягається через впровадження методів глибокого навчання, семантичного аналізу, а також компіляційних підходів, що дозволяють автоматизувати процес генерації програмного забезпечення на основі текстових запитів. Важливою частиною статті є огляд різноманітних підходів до обробки аудіоданих, зокрема вибір програм на основі виконання та семантичних правил. Ці підходи значно підвищують точність і ефективність генерації коду, що в свою чергу веде до створення надійних та продуктивних систем, здатних ефективно працювати з великими масивами даних. Один із центральних аспектів, розглянутого в статті, — це трансферне навчання. Цей метод дозволяє підвищити точність аналізу аудіоданих, особливо у вузькоспеціалізованих сферах, таких як медицина або юриспруденція. Трансферне навчання також зменшує потребу у великих наборах даних для кожної конкретної задачі, що значно полегшує роботу з великими обсягами аудіомасивів. Окрім того, у статті наголошується на важливості попередньої обробки тексту, яка включає такі етапи, як видалення стоп-слів, токенізація та лематизація. Ці процеси дозволяють ефективно структурувати текст для подальшого аналізу та знижують ймовірність помилок при обробці даних. Загалом, технології NLP розглядаються як критично важливий інструмент для обробки аудіоданих і великих інформаційних масивів. Їхнє застосування може мати величезний вплив у різних галузях, зокрема у бізнесі, медицині, інформаційних технологіях та багатьох інших сферах, де ефективність обробки даних є ключовою для прийняття рішень і оптимізації процесів. Таким чином, стаття підкреслює актуальність і перспективи подальшого розвитку технологій NLP у контексті обробки аудіоданих, що відкриває нові горизонти для інноваційних рішень.

Тип елементу : Стаття
Ключові слова: Natural Language Processing; аудіодані; автентифікація; генерація коду; безпека; дані; глибоке навчання; машинне навчання; обробка тесту
Типологія: Статті у періодичних виданнях > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН)
Підрозділи: Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра інформаційної та кібернетичної безпеки ім. професора Володимира Бурячка
Користувач, що депонує: Наталія Володимирівна Коршун
Дата внесення: 07 Жов 2024 09:00
Останні зміни: 07 Жов 2024 09:00
URI: https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/49790

Actions (login required)

Перегляд елементу Перегляд елементу