Дослідження методів машинного навчання для узагальнення тексту новин

Abstract

Система була оптимізована для зменшення обчислювальних витрат, що дозволяє її впровадження в реальні додатки, такі як новинні агрегатори, мобільні додатки або корпоративні інформаційні системи. Запропонований підхід демонструє У роботі розглянуто процес розробки системи для автоматизованого узагальнення новинних текстів на основі моделі T5. Зокрема, досліджено методи машинного навчання для забезпечення точного й смислово цілісного скорочення текстів. Основну увагу приділено аналізу сучасних технологій, розробці архітектури системи, її практичному впровадженню та оцінці результатів за допомогою метрик. Окрім технічних аспектів, у роботі висвітлено вплив системи на економічну ефективність, навколишнє середовище та умови праці, запропоновано способи мінімізації негативного впливу у використанні автоматизації текстових даних, підвищуючи ефективність роботи з інформацією та сприяючи сталому розвитку ІТ-індустрії. Значна увага приділена налаштуванню моделі для роботи з багатомовними текстами, що розширює можливості використання системи в міжнародному контексті. Результати показали, що запропонований підхід може бути інтегрований у сервіси глобального рівня для забезпечення якісного оброблення інформації.