Актуальні проблеми методу глибинного навчання в лінгвоперсонології.
DOI:
https://doi.org/10.31558/1815-3070.2018.35.24Klíčová slova:
лінгвоперсонологія, мовна особистість, глибинне навчання, штучна нейронна мережаAbstrakt
У статті описано проблеми глибинного навчання як галузі машинного навчання у застосуванні до моделювання мовної особистості. Описано суть методу глибинного навчання, визначено його відомі та потенційні перешкоди в застосуванні до мовних даних, вказано на перспективні напрями подолання цих недоліків.Reference
Bowman, S. R., Angeli, G., Potts, C., & Manning, C. D. "A large annotated corpus for learning natural language inference". arXiv:1508.05326. (2015). Web. 21 Aug 2015.
Danylyuk, I. "Avtomatyzovani metody opysu ta rozpiznavannya movnoyi osobystosti". (Automated linguistic personality description and recognition methods) Linhvistychni studiyi (Linguistic Studies) 32 (2016b): 93–99. Print.
Danylyuk, I. "Korpus tekstiv dlya vyvchennya hramatychnoyi sluzhbovosti." (Text corpora to study of a grammatical auxiliarity) Linhvistychni studiyi (Linguistic Studies) 26 (2013): 224–230. Print.
Danylyuk, I. "Korpus tekstiv dlya vyvchennya hramatychnoyi sluzhbovosti: klasyfikatsiya hramatychnykh klasiv i pidklasiv." (Text corpora for studying a grammatical auxiliarity: classification of grammatical classes and subclasses) Linhvistychni studiyi (Linguistic Studies) 27 (2013): 221–229. Print.
Danylyuk, I. "Perspektyvy zastosuvannya metodu mashynnoho navchannya dlya modelyuvannya movnoyi osobystosti" (Prospects of machine learning method for lingual personality modeling) Linhvistychni studiyi (Linguistic Studies) 33 (2017): 159–164. Print.
Danylyuk, I. "Teoretychni zasady i metody linhvopersonolohiyi" (Theoretical Principles And Methods of Lingvopersonology) Linhvistychni studiyi (Linguistic Studies) 31 (2016a): 63–66. Print.
Jia, R., & Liang, P.. Adversarial Examples for Evaluating Reading Comprehension Systems. arXiv:1707.07328. (2017). Web. 23 Jul. 2017.
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks" Advances in Neural Information Processing Systems 25. pp. 1097–1105. (URL http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf) Lake, B. M., & Baroni, M. "Generalization without systematicity: On the compositional skills of sequence-tosequence recurrent networks". arXiv:1711.00350 (2017). Web. 31 Oct 2017.
Lake, B. M., Salakhutdinov, R., & Tenenbaum, J. B. "Human-level concept learning through probabilistic program induction". Science, (2015). 350(6266), рр. 1332–1338.
Lake, B. M., Ullman, T. D., Tenenbaum, J. B., & Gershman, S. J. "Building Machines That Learn and Think Like People". Behav Brain Sci (2016) рр. 1–101.
Le, Q. V., Ranzato, M.-A., Monga, R., Devin, M., Chen, K., Corrado, G. et al. "Building high-level features using large scale unsupervised learning". Proceedings from International Conference on Machine Learning. arXiv:1112.6209 (2012). Web. 29 Dec 2011.
Luc, P., Neverova, N., Couprie, C., Verbeek, J., & LeCun, Y. "Predicting Deeper into the Future of Semantic Segmentation". International Conference on Computer Vision (ICCV 2017). arXiv:1703.07684 (2017). Web. 22 Mar 2017.
Mikolov, Tomas, et al. "Efficient estimation of word representations in vector space." arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013). Web. 10 Sep. 2016.
Marcus, G. "Deep Learning: A Critical Appraisal". arXiv:1801.00631 (2018). Web. 2 Jan 2018.
