Репозиторий
Минского государственного лингвистического университета
ISSN (online):
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://e-lib.mslu.by/handle/edoc/17359| Название: | Лингвистические ошибки нейросетей при реферировании русскоязычных текстов |
| Другие названия: | Linguistic fails of neural networks in abstracting Russian-language texts |
| Авторы: | Василевская, В. М. |
| Ключевые слова: | Языкознание (лингвистика) Прикладное языкознание Вычислительная лингвистика Русский язык Информатика и информационные технологии |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минский государственный лингвистический университет |
| Библиографическое описание: | Василевская, В. М. Лингвистические ошибки нейросетей при реферировании русскоязычных текстов / В. М. Василевская // От слова к дискурсу : материалы Междунар. науч. конф., Минск, 15–17 мая 2025 г. / редкол. : Ю. В. Овсейчик (отв. ред.) [и др.]. – Минск : МГЛУ, 2025. – С. 290–292. |
| Аннотация: | Проанализированы автоматические рефераты русскоязычных текстов, созданные автором при помощи сервисов на базе нейросетей, с учетом содержательных критериев. Выделены основные лингвистические ошибки, с которыми сталкиваются нейросети при реферировании текстов на русском языке. Ключевые слова: автоматическое реферирование; нейросеть; текстовый анализ. |
| Описание: | Vasilevskaya V. Automatic abstracts of Russian-language texts created by the author with the help of services based on neural networks, taking into account the content criteria, are analyzed. The main linguistic fails encountered by neural networks in abstracting texts in Russian are highlighted. Key words: automatic abstracting; neural network; text analysis. |
| URI: | http://e-lib.mslu.by/handle/edoc/17359 |
| ISBN: | 978-985-28-0301-4 |
| Располагается в коллекциях: | От слова к дискурсу (статьи) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 290-292.pdf | 403,15 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.