Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://e-lib.mslu.by/handle/edoc/15745
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorШевелева, А. А.-
dc.date.accessioned2024-10-17T09:41:25Z-
dc.date.available2024-10-17T09:41:25Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationШевелева, А. А. Нейросеть как художник: извлечение информации из литературных текстов для генерации иллюстраций / А. А. Шевелева // Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта : сб. науч. ст. по итогам междунар. науч. конф., Минск, 23-24 окт. 2024 г. / редкол.: Н. Е. Лаптева (отв. ред.) [и др.]. – Минск : МГЛУ, 2024. – С. 623–633.en_US
dc.identifier.isbn978-985-28-0275-8-
dc.identifier.urihttp://e-lib.mslu.by/handle/edoc/15745-
dc.descriptionSheveleva А. The article describes the results of applied research aimed at extracting descriptive fragments from literary texts relating to the characters and key events of the work. The aim of the work is to develop an algorithm that will allow to automatically create text queries (prompts) to generate illustrations for the selected work with the help of neural network technologies. Popular fairy tales for children (J. and V. Grimm's «Rapunzel», Sh. Perrault's «Cinderella, or the Crystal Slipper») are used as materials on the basis of which the experimental design is tested. The language of programme writing is Python; the language of the research materials is Russian. To implement the software solution the methods of named entity extraction, extractive summarisation algorithms and the YandexGPT language model are used. The generative model YandexART is used to create illustrations and assess the quality of the final prompts within the framework of the task. The obtained results have practical significance and can be useful in optimising the process of generating illustrations with the help of artificial intelligence in the creative industries and media. K e y w o r d s: natural language processing; character description extraction; prompt engineering; illustration generation; YandexArt neural network; artificial intelligence.en_US
dc.description.abstractВ статье описываются результаты прикладного исследования, направленного на извлечение из литературных текстов дескриптивных фрагментов, относящихся к героям и ключевым событиям произведения. Целью является разработка алгоритма, который позволит автоматически создавать текстовые запросы (промпты) для генерации иллюстраций к выбранному произведению с помощью нейросетевых технологий. В качестве материалов, на основе которых осуществляется апробация экспериментального дизайна, используются популярные сказки для детей (Я. и В. Гримм «Рапунцель», Ш. Перро «Золушка, или хрустальная туфелька»). Язык написания программы – Python; язык материалов исследования – русский. Для реализации программного решения используются методы извлечения именованных сущностей, алгоритмы экстрактивной суммаризации, а также языковая модель YandexGPT. Для создания иллюстраций и оценки качества итоговых промптов в рамках поставленной задачи используется генеративная модель YandexART. Полученные результаты имеют практическую значимость и могут быть полезны в вопросе оптимизации процесса генерации иллюстраций при помощи искусственного интеллекта в области креативных индустрий и медиа. К л ю ч е в ы е с л о в а: обработка естественного языка; извлечение описания персонажа; промпт-инжиниринг; генерация иллюстраций; нейросеть YandexArt; искусственный интеллект.en_US
dc.publisherМинский государственный лингвистический университетen_US
dc.subjectИнформатика и информационные технологииen_US
dc.titleНейросеть как художник: извлечение информации из литературных текстов для генерации иллюстрацийen_US
dc.title.alternativeNeural network as an artist: information extraction from literary texts for generating illustrationsen_US
dc.typeArticleen_US
Располагается в коллекциях:Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта (статьи)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
623-633.pdf602,19 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.