Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/27791
Назва: Effective machine learning in linguistics
Автори: Krasniuk, Svitlana
Ключові слова: linguistics
machine learning
deep machine learning
Дата публікації: жов-2024
Видавництво: LLC SPC "InterConf" ; Riga : Avots
Бібліографічний опис: Krasniuk S. Effective machine learning in linguistics / S. Krasniuk // Scientific Collection "InterConf", (№ 219, October, 2024) with the Proceedings of the 4th International Scientific and Practical Conference "Scientific Progressive Methods and Tools", Riga, Latvia, October 6-8, 2024 / comp. by LLC SPC "InterConf", Riga : Avots, 2024. – Р. 57-62. – Retrieved from https://archive.interconf.center/index.php/conference-proceeding/issue/view/6-8.10.2024
Короткий огляд (реферат): Machine learning (ML) in modern linguistics is extremely relevant and effective due to its ability to automate complex processes of natural language processing, text analysis, and linguistic data processing. Modern language models and machine learning algorithms are able to perform tasks that previously required significant human resources or were difficult to achieve. Machine learning is critical to modern linguistics, as it allows automating the processing of linguistic data, greatly increasing the efficiency and accuracy of linguistic research and practical applications. Its relevance lies in the need to process large volumes of textual information, and efficiency is ensured by the speed and adaptability of algorithms. The future of machine learning in linguistics is closely related to the development of computational methods, access to qualitative data, and the development of new models to better understand language.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/27791
Faculty: Інститут права та сучасних технологій
Department: Кафедра філології та перекладу (ФП)
Розташовується у зібраннях:Кафедра філології та перекладу (ФП)
Матеріали наукових конференцій та семінарів



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.