TY - JOUR AU - S. Olizarenko AU - V. Argunov PY - 2020/09/11 Y2 - 2024/03/28 TI - Дослідження можливостей багатомовної моделі bert для визначення семантичної подібності новинного контенту JF - Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць JA - СУНЗ VL - 3 IS - 61 SE - Інформаційні технології DO - https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.3.094 UR - https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1975 AB - Мета статті – провести дослідження більш ефективного способу визначення семантичної подібності багатомовного вмісту новин на основі вбудовування речень за допомогою першого завдання попередньо навченої багатомовної моделі BERT. Результати. В роботі представлені результати впровадження сучасних досягнень в області обробки природної мови на основі методів і моделей технологій глибокого навчання в систему управління новинним контентом HIPSTO (HIPSTO Publishing, AI Technology, Digital Media, Mobile Apps). Досліджено можливості та способи застосування багатомовної моделі BERT для вирішення проблеми семантичної подібності новинного контенту. Зокрема, пропонується ефективний метод визначення семантичної подібності багатомовного новинного контенту в агрегованих новинних стрічках HIPSTO. Даний підхід заснований на використанні в системі управління новинним контентом HIPSTO векторних уявлень речень з використанням першого завдання попередньо навченої багатомовної моделі BERT. Результати досліджень, представлених в роботі, підкреслюють ефективність розвитку даної технології в рамках проекту HIPSTO. Подальший викладення матеріалу надає науково-експериментальне обґрунтування отриманих результатів, що мають вже практичну реалізацію в перших версіях HIPSTO ER -