АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ АРХИТЕКТУР НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ТЕКСТОВ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА С ЦЕЛЬЮ ИССЛЕДОВАНИЯ АКТУАЛЬНЫХ ТЕХНИК ПРИ СОЗДАНИИ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Скачать PDF
Аннотация: В данной статье рассмотрены существующие модели нейронных сетей, предназначенные для генерации естественного языка. Представлены их архитектуры, начиная от классической Seq2Seq модели, заканчивая генерацией естественного языка с помощью генеративно-состязательной сети, приведены различия между ними, проанализированы их преимущества и недостатки с точки зрения их точности при генерации естественного языка.
Ключевые слова: нейронная сеть, обучение, модель нейронной сети, машинный перевод, Seq2Seq, GAN, генерация естественного языка, VAE, эмбеддинги
Для цитирования: Полторак А.В., Набатов С.И. Анализ существующих архитектур нейронных сетей для генерации текстов естественного языка с целью исследования актуальных техник при создании моделей нейронных сетей // Электронный научный журнал «ИТ-Стандарт». – 2020. – № 3. – С. .