Создание точной и контекстной модели ИИ на разных языках
Kalit so'zlar:
искусственный интеллект, многоязычные модели, контекстный анализ, точность, обработка естественного языка, машинное обучение, семантическое моделирование, определение языка, многоязычные платформы, критерии оценки, контекстный анализ, точность, машинное обучение, семантическое моделирование, определение языка, многоязычные платформы, критерии оценкиAnnotatsiya
В этой статье рассматривается разработка модели искусственного интеллекта (ИИ), основанной на точности и контексте на нескольких языках. В современном глобализованном мире все большее значение приобретают системы искусственного интеллекта, способные эффективно работать в многоязычной среде. В исследовании предлагается подход, основанный на алгоритмах машинного обучения, технологиях обработки естественного языка (NLP) и многоязычных базах данных для обеспечения семантической точности и сохранения контекста на разных языках. Анализируются ключевые компоненты модели — определение языка, семантический анализ, моделирование контекста и критерии оценки. Модель тестируется на примерах на узбекском, английском и русском языках, ее эффективность оценивается на основе статистических данных и эмпирических результатов. Результаты исследования могут быть применены при разработке многоязычных цифровых платформ, систем перевода и образовательных сред
Библиографические ссылки
1. Devlin, J., et al. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv:1810.04805.
2. Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
3. Usmonov, A. (2021). O‘zbek tilida NLP texnologiyalarini rivojlantirish. Ilmiy jurnal, 5(2), 45–50.
4. Conneau, A., et al. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. ACL 2020.
5. Karimova, N. (2022). Raqamli texnologiyalar va tilshunoslik. Pedagogika va texnologiya, 3(1), 12–18.
