The object of research, development or design (in Russian) : Неконтролируемые модели извлечения терминов

The object of research, development or design (in Kazakh) : Терминдерді шығарудың бақыланбайтын үлгілері

Aim of work (in Russian) : Обеспечить конкурентоспособность неконтролируемых моделей извлечения терминов для высокотехнологических доменов и малоресурсных языков

Aim of work (in Kazakh) : Жоғары техникалық аймақтар мен ресурсы аз тілдер үшін терминдерді бақылаусыз шығару үлгілерінің бәсекеге қабілеттілігін қамтамасыз ету

Методы исследования (на русском) : Применялись инструменты и методы обработки естественного языка, метод неотрицательной матричной факторизации, модели семантических эмбеддингов.

Методы исследования (на казахском) : Табиғи тілді өңдеудің құралдары мен әдістері, теріс емес матрицалық факторизация әдісі және семантикалық кірістіру модельдері қолданылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Сформирован набор данных Matcha на английском и казахском языках для доменов Блокчейн и Материаловедение. Адаптация аннотатора UA1 для английского языка позволила достичь производительности 39,3% в домене Блокчейн и 41,31% в домене Материаловедение. На казахских текстах показатели для UA1 составляют 26,18% и 18,97% соответственно. Производительность аннотатора UA2 на английском языке достигла 34,39% и 28,72%, а на казахских текстах — 21,95% и 20,77% для доменов Блокчейн и Материаловедение соответственно. Эти результаты демонстрируют потенциал аннотаторов UA1 и UA2 для автоматического извлечения терминов и подтверждают возможность их адаптации для работы с новыми языками.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Блокчейн және Материалтану домендері үшін ағылшын және қазақ тілдерінде Matcha мәліметтер жинағы жасалды. UA1 аннотаторының ағылшын тіліне бейімделуі Блокчейн доменінде 39,3% және Материалтану доменінде 41,31% өнімділікке қол жеткізуге мүмкіндік берді. Қазақ тіліндегі мәтіндерде UA1 көрсеткіштері тиісінше 26,18% және 18,97% құрайды. Ағылшын тіліндегі UA2 аннотаторының өнімділігі Блокчейн және Материалтану домендерінде 34,39% және 28,72%-ды құрады, ал қазақ тіліндегі мәтіндерде UA2 сәйкесінше 21,95% және 20,77%-ға жетті. Бұл нәтижелер UA1 және UA2 аннотациялаушыларының терминдерді автоматты түрде алу әлеуетін және оларды жаңа тілдерге бейімдеу мүмкіндігін көрсетеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Точность аннотаторов варьируется в зависимости от домена и составляет 28,72-41,31% на английском языке и 18,97-26,18% на казахском. Это свидетельствует о конкурентоспособности разработанных решений.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Аннотаторлардың дәлдігі доменге байланысты өзгеріп, ағылшын тілінде 28,72-41,31%-ды, ал қазақ тілінде 18,97-26,18%-ды құрайды. Бұл әзірленген шешімдердің бәсекеге қабілеттілігін көрсетеді.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : приложения искусственного интеллекта, интеллектуальные информационные системы, человеко-машинные интерфейсы

Field of application (in Kazakh) : жасанды интеллект қолданбалары, интеллектуалды ақпараттық жүйелер, адам мен машина интерфейстері