Влияние многодоменной адаптации на качество классификации ответов, написанных в свободной форме

Цель данной диссертации – исследовать влияние многодоменной адаптации на качество классификации ответов, написанных в свободной форме. В наше время для решения задач обработки естественного языка (NLP) очень часто требуется точная классификация текстов, отличающихся по стилю, тональности и контексту, что делает задачу многодоменной адаптации особенно актуальной. Основные задачи исследования: 1. Анализ существующих методов адаптации: Рассмотреть существующие решения для адаптации предобученных моделей к различным доменам, включая методы доменной и междоменной адаптации. 2. Разработка или применение алгоритмов: Разработать новый или применить или улучшить существующий алгоритм многодоменной адаптации, который улучшает классификацию текстов, написанных в свободной форме. 3. Сравнительный анализ: Провести сравнение предложенного метода с существующими подходами на основе стандартных метрик качества. 4. Экспериментальная проверка: Применить разработанный метод к реальным задачам классификации текстов в таких областях, как системы проверки ответов клиентов и анализ отзывов. Методология исследования: • Сбор и подготовка данных: Сбор текстовых данных из различных доменов для создания многодоменного корпуса. • Адаптация моделей: Применение и тестирование различных стратегий адаптации, включая трансферное обучение и адаптацию с использованием скрытых состояний. • Оценка и анализ: Оценка эффективности предложенных методов на основе экспериментальных данных, анализ полученных результатов и их интерпретация. Ожидаемые результаты: Предполагается, что примененный метод многодоменной адаптации позволит улучшить качество классификации текстов, написанных в свободной форме, за счет более эффективного использования информации из различных доменов. Это, в свою очередь, повысит точность и надежность работы систем, занимающихся анализом текстов, и найдет применение в практике обработки естественного языка.