Исследование моделей нейронных сетей для автоматического аннотирования текста

Abstract

Объектами исследования данной работы являются методы автоматического аннотирования текста с акцентом на нейросетевые подходы, в частности, рекуррентные и двунаправленные LSTM-сети с механизмом внимания. Цель работы – исследование эффективности различных моделей нейронных сетей для задачи автоматического аннотирования текста, включая анализ влияния двунаправленности и механизма внимания на качество создания аннотаций. В процессе работы проведен анализ развития методов автоматического аннотирования текста, разработаны и обучены четыре варианта модели энкодер-декодер, а также проведены сравнительные эксперименты для сравнения эффективности разработанных моделей. В результате работы подтверждена гипотеза о синергии двунаправленности и механизма внимания.