Трансформація текстової інформації для автоматизації процесу постановки задач оптимізації

Размещено на http://www.allbest.ru/

Трансформація текстової інформації для автоматизації процесу постановки задач оптимізації

Симонов Денис Ігорович

Доктор філософії, молодший науковий співробітник

Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Україна

Симонов Єгор Денисович

Інженер - програміст

Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Україна

Анотація

Стаття досліджує вплив розвитку технологій машинного навчання і штучного інтелекту на підвищення ефективності аналізу тексту, зображень, аудіо та інших даних для виявлення ключових патернів. Автори висвітлюють можливості використання розпізнавання ключової інформації з тексту для автоматизації процесу постановки задач оптимізації у різних сферах, включаючи управління бізнес-процесами, оптимізацію ланцюгів постачання та аналіз фінансових даних. Зазначаються переваги використання таких підходів, зокрема швидкість обробки даних, зниження ймовірності помилок та отримання більш точних результатів.

Стаття також розглядає поєднання методів онтології та машинного навчання як популярний напрямок досліджень у сфері обробки природної мови. Автори вказують на важливість цього підходу для поліпшення якості аналізу текстової інформації та автоматичного розпізнавання ключової інформації. Описаний алгоритм трансформації' текстової інформації для автоматизації процесу постановки задач оптимізації включає кроки обробки тексту, створення онтології та формулювання цільової функції задачі оптимізації у форматі JSON. Для реалізації такого програмного забезпечення рекомендується використання бібліотек для обробки природної мови та інструментів для побудови онтології.

Зазначається, що автоматичне розпізнавання ключової інформації з тексту стикається з викликами, такими як точність розпізнавання та розуміння контексту. Для подолання цих викликів рекомендується використовувати передові алгоритми машинного навчання в поєднанні з формуванням онтологічної' Бази Знань.

Стаття також вказує на перспективні напрями для подальшого розвитку систем оптимізації, зокрема застосування глибокого навчання та технологій обробки природної мови для аналізу текстів та усного спілкування. Наголошується на важливості уважності до етичних питань використання таких систем, зокрема забезпечення прозорості та захисту персональних даних користувачів.

Ключові слова: Машинне навчання, штучний інтелект, онтологія, трансформація тексту, оптимізація, реабілітаційний процес.

Розвиток технологій машинного навчання і штучного інтелекту сприяє підвищенню ефективності аналізу тексту, зображень, аудіо та інших даних для виявлення ключових патернів. Використання розпізнавання ключової інформації з тексту дозволяє системам здійснювати аналіз великих обсягів текстової інформації, ідентифікувати ключові теми, терміни та зв'язки між ними для автоматизації процесу постановки задач оптимізації. Використання таких підходів може мати широкий спектр застосувань, включаючи управління бізнес-процесами, оптимізацію ланцюгів постачання та виробничих процесів, аналіз фінансових даних або оптимізація процесу реабілітації [1]. машинне навчання штучний інтелект

Актуальність цієї теми полягає в її потенційній здатності поліпшити ефективність та точність процесів оптимізації за допомогою автоматизації обробки вхідної текстової інформації.

Автоматичне розпізнавання ключової інформації відкриває нові можливості для ефективності процесу постановки оптимізаційних задач, забезпечуючи швидкість, точність і надійність у процесі аналізу даних та формулюванні цільової функції. Серед чисельних переваг можливо визначити наступні:

- швидкість обробки інформації: великі обсяги даних можуть бути оброблені за короткий проміжок часу, що зменшує час, необхідний для розв'язання задач;

- зниження ймовірності помилок: автоматичне розпізнавання дозволяє уникнути помилок, які можуть виникнути через втомленість, недбалість або неуважність;

- дозволяє отримувати більш точні та надійні результати: автоматичне розпізнавання може виявити та використати складні зв'язки між даними, які можуть залишатися непоміченими при ручному аналізі;

- усунення залежності від кваліфікованого персоналу: автоматизоване розпізнавання може забезпечити постійність у аналізі даних, незалежно від змін у складі персоналу або робочих процесах.

В останні роки поєднання методів онтології та машинного навчання стало популярним напрямком досліджень у сфері обробки природної мови та аналізу текстів. Цей підхід спрямований на покращення різноманітних завдань, пов'язаних з обробкою текстової інформації, зокрема, автоматичного розпізнавання ключової інформації. Онтології надають можливість формалізувати знання про предметну область, визначаючи терміни, поняття та їх взаємозв'язки. Машинне навчання ж використовується для автоматичного вивчення закономірностей в даних та побудови моделей, які можуть використовуватися для класифікації, кластеризації та інших завдань аналізу текстів. Комбінування цих підходів дозволяє створити більш точні та ефективні системи для автоматичного розпізнавання ключової інформації з текстових даних. Онтології допомагають у встановленні семантичних зв'язків між термінами, а машинне навчання забезпечує можливість автоматичного виявлення шаблонів та закономірностей у тексті. Такий підхід є перспективним для вирішення багатьох завдань оптимізації.

Алгоритм трансформації текстової інформації для автоматизації процесу постановки задач оптимізації включає обробку тексту, створення онтології з отриманих даних та подальшу серіалізацію у формат JSON для формулювання цільової функції задачі оптимізації. Для реалізації програмного забезпечення, що перетворює текст у онтологію, необхідно використати бібліотеки для обробки природної мови, наприклад, Transformer, BERT, NLTK, ELMo або SpaCy, для аналізу та розпізнавання сутностей в тексті [2]. Після цього, можна скористатися інструментами для побудови онтології (наприклад, OWL API, RDFLib, OWLIM, Protege, Stanford OWL API) для створення структури та відносин між сутностями. На наступному етапі використовуються методи серіалізації, наприклад, методи JSON серіалізації, щоб перетворити створену онтологію у формат JSON. Завершальним етапом роботи алгоритму буде формування JSON- запиту, що визначає цільову функцію задачі оптимізації, використовуючи структуру та зв'язки, визначені в онтології.

Автоматичне розпізнавання ключової інформації з тексту стикається зі значними викликами та обмеженнями, які ускладнюють процес [3]. Одним з основних викликів є точність розпізнавання, оскільки текст може містити складні структури, або бути написаним з помилками. Іншим важливим аспектом є розуміння контексту, оскільки одне й те ж слово може мати різні значення в залежності від контексту, що ускладнює правильне визначення ключових елементів та негативно впливає на якість математичної моделі оптимізаційної задачі [4]. Для подолання цих викликів використовуються передові алгоритми машинного навчання, що зазначені вище, у поєднанні з формуванням онтологічної Бази Знань.

Для подальшого розвитку автоматизованих систем оптимізації шляхом трансформації текстової інформації розглядаються перспективні напрями. Одним із них є застосування глибокого навчання для поліпшення якості аналізу тексту та ідентифікації ключових елементів. Методи глибокого навчання, зокрема рекурентні нейронні мережі (RNN) та згорткові нейронні мережі (CNN), сприяють виявленню складних зв'язків між словами та фразами у тексті.

Додатково, вивчаються можливості використання технологій обробки природної мови для аналізу не лише писемних тексти, а й усного або писемного спілкування. Це охоплює розпізнавання емоційного відтінку тексту та аналіз структури діалогів для кращого розуміння контексту. Ще одним напрямком досліджень є розвиток методів для автоматичної генерації тексту на основі виявлених ключових елементів. Це може бути корисним при формулюванні цільової функції оптимізаційної задачі або створенні описів для варіантів розв'язання проблеми. Також важливим аспектом є розробка методів оцінювання якості автоматичної трансформації тексту для постановки оптимізаційних задач. Це передбачає розробку метрик, які враховують якість виявлення ключової інформації, а також відповідність сформульованої цільової функції початковим вимогам та очікуванням користувачів.

Не менш важливою є уважність до етичних питань використання таких систем, зокрема, прозорість у відношенні до методів аналізу тексту та захист персональних даних. Важливо забезпечити, щоб автоматизовані системи не порушували права та свободи користувачів і не сприяли поширенню недостовірної або шкідливої інформації. Усі ці аспекти мають вирішальне значення для подальшого розвитку та впровадження систем автоматичної трансформації тексту для оптимізаційних задач. Ефективний та точний шлях до цієї мети полягає у поєднанні передових технологій машинного навчання, методів обробки природної мови та розробці відповідних методів оцінювання та контролю якості.

Висновки

Загальний аналіз вказує на те, що розвиток технологій машинного навчання та штучного інтелекту відкриває нові перспективи для автоматизації процесів оптимізації через ефективне розпізнавання ключової інформації з тексту. Подальше поєднання методів онтології та машинного навчання може сприяти покращенню точності та ефективності систем для автоматичного аналізу та оптимізації текстової інформації. Незважаючи на виклики та обмеження, які супроводжують процес автоматичного розпізнавання ключової інформації з тексту, впровадження передових алгоритмів машинного навчання та розвиток онтологічних Баз Знань відкриває шлях до подальшого вдосконалення цих систем з метою забезпечення ефективності процесу постановки задач оптимізації та точності цільових функцій для цих задач.

Список використаних джерел:

[1] Malakhov, K., Petrenko, M., Cohn, E. (2023). Developing an ontology-based system for semantic processing of scientific digital libraries. SACJ, (35), 19-36.

https://doi.org/10.18489/sacj.v35i1.1219.

[2] Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A.J., Al-dujaili, A., Duan, Y., Al-Shamma, O., Santamaria, J.I., Fadhel, M.A., Al-Amidie, M., & Farhan, L. (2021). Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. Journal of Big Data, (8), 53. https://doi.org/10.1186/s40537-021 -00444-8

[3] Mohammed, A., & Kora, R. (2023). A comprehensive review on ensemble deep learning: Opportunities and challenges. J. King Saud Univ. Comput. Inf. Sci., (35), 757-774. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2023.01.014

[4] Chauhan, V., Zhou, J., Lu, P., Molaei, S., & Clifton, D.A. (2023). A Brief Review of Hypernetworks in Deep Learning. ArXiv: 2306.06955.

https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.06955

Размещено на Allbest.ru