АДАПТИВНІ АЛГОРИТМИ ОБРОБКИ ПРИРОДНОЇ МОВИ ДЛЯ БАГАТОМОВНОГО ІНТЕРФЕЙСУ КОРИСТУВАЧА
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.4.3.29Ключові слова:
штучний інтелект, лінгвістика, природна мова, інтерфейси користувачів, цифрове середовищеАнотація
У світлі стрімкого технологічного розвитку, де можливості комунікації розширюються, процеси обробки природної мови забезпечують інтуїтивну взаємодію людини з технологіями. Обробки природної мови є революційним перетином інформатики, штучного інтелекту та лінгвістики, спрямований на подолання розриву між людським спілкуванням та розумінням обчислень. Його інтеграція в інтерфейси користувача була трансформаційною та забезпечила більш інтуїтивну та ефективну взаємодію між користувачами та технологіями. Складність природної мови з її нюансами, ідіомами та культурними варіаціями становить серйозну проблему для її обробки. А втім, прогрес у машинному та глибокому навчанні підняв цей процес на нові висоти, дозволяючи системам навчатися на великих обсягах даних і згодом удосконалюватися. Ця синергія відкрила нові шляхи доступності, зробивши технологію більш інклюзивною. Мета пропонованої статті – провести аналіз адаптивних алгоритмів обробки природної мови для багатомовного інтерфейсу користувача. У роботі використано метод аналізу дотичної літератури. Результати роботи продемонстрували, що завдяки прогресу в машинному та глибокому навчанні алгоритми обробки природної мови нині формують основи багатомовних інтерфейсів користувача (від голосових помічників, чат-ботів і систем автозаміни до аналізу настроїв, автоматичного перекладу, резюмування контенту й функцій доступності). Ці процеси роблять технології більш чутливими, адаптивними і здатними розуміти мову, контекст, емоції та культурні нюанси людського спілкування. Нейронні системи використовують великі обсяги даних, щоб навчитися виконувати завдання автоматично. У роботі описано напрями та можливості обробки природної мови в інтерфейсах користувача. Кожен із цих напрямів підкреслює багатогранність обробки природної мови в інтерфейсах користувача та її потенціал зробити технології більш чутливими до людських потреб; у майбутньому його розвиток сприятиме глибшому розумінню взаємовідносин технології та людини. Таким чином, впровадження обробки природної мови в багатомовні інтерфейси користувача відкриває перспективи створення більш природного, інклюзивного та інтелектуального цифрового середовища майбутнього.
Посилання
Joshi R., Farhan M., Sharma U., Bhatt S. Unlocking Human Communication: A Journey through Natural Language Processing. International Journal of Engineering Trends and Applications (IJETA). 2024. Vol. 11. № 3. Р. 245–250. URL: https://www.ijetajournal.org/volume-11/issue-3/IJETA-V11I3P43.pdf (date of access: 04.11.2025).
Lane H., Dyshel M. Natural language processing in action. 2025. Simon and Schuster. URL: https://books.google.com.ua/books?hl=uk&lr=&id=WklAEQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA1&dq=Understanding+user+intent+is+the+cornerstone+of+effective+communication+in+any+natural+language+processing+system.&ots=GN_rQbNpWq&sig=WsCmnPf3v0w0lx2-9UEc2jhtPr8&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false (date of access: 04.11.2025).
Rizou S., Theofilatos A., Paflioti A., Pissari E., Varlamis I., Sarigiannidis G., Chatzisavvas K. C. Efficient intent classification and entity recognition for university administrative services employing deep learning models. Intelligent Systems with Applications. 2023. Vol. 19. URL: https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200247 (date of access: 04.11.2025).
Hefny A. H., Dafoulas G. A., Ismail M. A. Intent classification for a management conversational assistant. In 2020 15th International Conference on Computer Engineering and Systems (ICCES). 2020. P. 1–6. IEEE. URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9334685 (date of access: 04.11.2025).
Yuan B. Design of an Intelligent Dialogue System Based on Natural Language Processing. Journal of Theory and Practice of Engineering Science. 2024. Vol. 4. № 01. Р. 72–78. URL: https://doi.org/10.53469/jtpes.2024.04(01).10 (date of access: 04.11.2025).
Iosifov I., Sokolov V. Y. Методи аналізу природної мови та застосування нейронних мереж в кібербезпеці. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2024. Vol. 4. № 24. Р. 398–414. URL: https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/50203/ (дата звернення: 04.11.2025).
Поплавський М. М., Трач Ю. В. Цифровізація музичної індустрії: тенденції і перспективи. 2022. URL: https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=1078473 (дата звернення: 04.11.2025).
Lypak H., Lypak Т., Kunanets N., Duda O., Hribovskyy О. Розроблення підходів до вибору методології проєктування інтерфейсу смартсистеми. Computer-integrated technologies: education, science, production. 2025. Vol. 60. P. 190–199. URL: https://cit.lntu.edu.ua/index.php/cit/article/view/768 (дата звернення: 04.11.2025).
Han X., Huang D., Eun-Lee S., Hoon-Yang J. Artificial intelligence-oriented user interface design and human behavior recognition based on human–computer nature interaction. International Journal of Humanoid Robotics. 2023. Vol. 20. № 06. DOI: https://doi.org/10.1142/S0219843622500207 (date of access: 04.11.2025).
Васильєв О. С. Застосування штучного інтелекту в дизайні інтерфейсу користувача вебсайту електронної комерції. In X Міжнародна науково-практична конференція "Дизайн та мистецтво в контексті соціокультурного розвитку". 2024. Одеса: Олді+, ХНТУ. URL: https://er.knutd.edu.ua/bitstream/123456789/29128/1/%D0%92%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%94%D0%B2%20%D0%A8%D0%86.pdf (дата звернення: 04.11.2025).
Alshehri A., AlShabeb A. Exploring attitudes, identity, and linguistic variation among Arabic speakers: Insights from acoustic landscapes. International Journal of Arabic-English Studies. 2023. Vol. 24. № 2. P. 1–16. DOI: https://doi.org/10.33806/ijaes.v24i2.587 (date of access: 04.11.2025).
Sindiramutty S. R., Prabagaran K. R. V., Akbar R., Hussain M., Malik N. A. Generative AI for secure user interface (UI) design. In Reshaping CyberSecurity With Generative AI Techniques. 2025. (pp. 333–394). IGI Global Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.4018/979-8-3693-5415-5.ch010 (date of access: 04.11.2025).
Khurana D., Koli A., Khatter K., Singh S. Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. Multimedia tools and applications. 2023. Vol. 82. № 3. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-022-13428-4 (date of access: 04.11.2025).
Karora V., Lavania G., Agarwal S., Porwal N. Natural Language Processing: A Human Computer Interaction Perspective. PRATIBODH, (NCDSNS). 2023. URL: https://pratibodh.org/index.php/pratibodh/article/view/150 (date of access: 04.11.2025).
Petersen C. L., Halter R., Kotz D., Loeb L., Cook S., Pidgeon D., Batsis J. A. Using natural language processing and sentiment analysis to augment traditional user-centered design: development and usability study. JMIR mHealth and uHealth. 2020. 8(8). URL: https://mhealth.jmir.org/2020/8/e16862/ (date of access: 04.11.2025).
Using Redis for Caching Optimization in High-Traffic Web Applications. URL: https://doi.org/10.62225/2583049X.2025.5.4.4839 (date of access: 04.11.2025).
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.






