Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39082
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorАстрашаб, В. В.-
dc.contributor.authorКалугина, М. А.-
dc.contributor.authorКлебанов, Д. А.-
dc.contributor.authorСовпель, Д. С.-
dc.contributor.authorАкулич, К. И.-
dc.date.accessioned2020-06-15T12:43:33Z-
dc.date.available2020-06-15T12:43:33Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationНейронная сеть для генерации вопросов к тексту / В. В. Астрашаб [и др.] // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч. - практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 2 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 362–368.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39082-
dc.description.abstractВ данной работе рассмотрен алгоритм автоматической генерации вопросов к тексту, основанный на применении нейронных сетей. Описаны основные подходы к решению проблемы, устройство модели и реализация, приведены результаты работы алгоритма и перспективы для улучшения выбранного подхода.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБеспринтru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectгенерация вопросовru_RU
dc.subjectnatural language processingru_RU
dc.subjectнейросетиru_RU
dc.subjectquestion generation-
dc.subjectneural networks-
dc.titleНейронная сеть для генерации вопросов к текстуru_RU
dc.title.alternativeNeural network for automated question generation-
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationAn algorithm for automated question generation is presented. Included topics are main approaches to the problem, model architecture and implementation, results of work and further perspectives on development of the model.-
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Astrashab_Neyronnaya.pdf838.95 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.