Kazakh language, question-answering system, naturallanguage processing, deep learning approach, accuracy

Авторы

  • Alua Bilakhanova Автор
  • Abdulla Ydyrys Автор
  • Nazerke Sultanova Автор

DOI:

https://doi.org/10.47344/sdubnts.v62i1.974

Ключевые слова:

Казахский язык, вопросно-ответная система, обработка естественного языка, подход к глубокому обучению, точность

Аннотация

Достижения в области глубокого обучения привели к
значительным достижениям в различных приложениях для обработки
естественного языка, включая системы ответов на вопросы. Системы
ответов на вопросы предназначены для извлечения данных из больших
наборов данных и ответа на запросы пользователей с использованием
естественного языка. Методы, основанные на глубоком обучении, дали
обнадеживающие результаты в разработке систем ответов на вопросы,
способных давать последовательные ответы на широкий спектр запросов.
В этом исследовании представлена система ответов на вопросы на
казахском языке, основанная на глубоком обучении. Модуль
предварительной обработки также включен в предлагаемую систему для
улучшения качества входного текста и точности конечного вывода.
Результаты показывают, что система обладает высоким уровнем точности.
Это исследование способствует развитию технологии ответов на вопросы
и вносит свой вклад в разработку средств обработки естественного языка
на казахском языке.

Опубликован

2023-03-13

Как цитировать

Bilakhanova, A. ., Ydyrys, A. ., & Sultanova, N. . (2023). Kazakh language, question-answering system, naturallanguage processing, deep learning approach, accuracy. Journal of Emerging Technologies and Computing, 62(1), 113-121. https://doi.org/10.47344/sdubnts.v62i1.974