ІНТЕГРАЦІЯ БІБЛІОТЕК NLP ТА ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЧНОЇ ОЦІНКИ СКЛАДНОСТІ ТЕКСТУ

Анотація

Стрімкий розвиток інтелектуальних мультиагентних систем суттєво вплинув на сферу обробки природної мови (NLP), дозволяючи більш ефективні та масштабовані методи аналізу тексту. Це дослідження досліджує модульний підхід до NLP, наголошуючи на інтеграції спеціалізованих бібліотек і моделей для покращення можливостей обробки тексту. Сучасні рішення NLP спрощують такі завдання, як оцінка складності тексту, використовуючи методи машинного навчання (ML) і глибокого навчання, зокрема, за допомогою попередньо навчених моделей та структурованих лінгвістичних конвеєрів. Така інтеграція дозволяє враховувати не лише синтаксичні та лексичні аспекти, але й глибші семантичні зв’язки в текстах. Модульна система, запропонована в цьому дослідженні, дозволяє бездоганно поєднувати різні компоненти NLP, забезпечуючи адаптивність до різних аналітичних завдань. Дослідження зосереджено на широко використовуваних інструментах NLP включаючи SpaCy для лінгвістичного аналізу та BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) для глибокого розуміння контексту. Підхід поєднує традиційний лінгвістичний аналіз із передовими моделями на основі нейронних мереж, щоб полегшити оцінку складності тексту. Дослідження представляє системний підхід до класифікації текстів різної складності, починаючи від простих дитячих історій і закінчуючи складними юридичними документами. Дослідження підкреслює ефективність модульних систем NLP у вирішенні зростаючого попиту на автоматизований аналіз текстів. Поєднання структурованих лінгвістичних характеристик із контекстними вбудовуваннями, заснованими на глибокому навчанні, забезпечує точну класифікацію складності текстів, що сприяє їх використанню у вивченні мов та комп’ютерній обробці текстів. Ключовою перевагою модульного підходу є його гнучкість і масштабованість, що дозволяє дослідникам і розробникам інтегрувати індивідуальні рішення NLP для різних застосувань. Завдяки впровадженню модульного підходу NLP продовжує розвиватися, пропонуючи масштабовані та адаптивні рішення для дедалі складніших завдань аналізу тексту.