The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования выступают вычислительные модели и алгоритмы, основанные на методах машинного обучения, с применением оптимизации параметров и гиперпараметров модели для обработки текстовых данных на естественном языке.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі ретінде мәтіндік деректерді табиғи тілде өңдеуге арналған параметрлер мен гиперпараметрлерді оңтайландыруды қолдана отырып, машиналық оқыту әдістеріне негізделген есептеу модельдері мен алгоритмдер қарастырылады.

Aim of work (in Russian) : Цель работы — разработка нового подхода к решению задачи эффективного информационно-контекстного поиска на большом корпусе текстовых данных с помощью машинного обучения. Создание техники, способную давать эффективные результаты по сравнительным метрикам и ее реализация в виде программной библиотеке.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты, машиналық оқыту әдістемесінің көмегімен үлкен мәтіндік деректер корпусында тиімді ақпараттық-контекстуалды іздеу мәселесін шешудің жаңа тәсілін әзірлеу. Салыстырмалы метрикалар бойынша тиімді нәтижелер бере алатын әдісті құру және оны бағдарламалық кітапхана түрінде жүзеге асыру.

Методы исследования (на русском) : Для достижения цели и решения задач данного исследования на каждом этапе работ применяются различные методы и подходы, такие как: анализ различных концепций и методов построения векторных представлений текстовых токенов, теории настройки и оптимизации параметров вычислительно моделей, выбор и выделение целевых функций.

Методы исследования (на казахском) : Бұл зерттеудің мақсатына қол жеткізу және тапсырмаларды шешу үшін әрбір жұмыс кезеңінде түрлі әдістер мен тәсілдер қолданылады, мысалы: мәтіндік токендердің векторлық көріністерін құрудың әртүрлі концепциялары мен әдістерін талдау, есептеу модельдерінің параметрлерін реттеу және оңтайландыру теориясы, мақсатты функцияларды таңдау және белгілеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Изучены концепции и методы общей задачи информационного поиска. Подготовлены корпуса текстовых данных с размеченными ключевыми фразами и слабой разметкой для упрощения построения и обучения моделей. Получены результаты исследования анализа свойств и признаков текстовых токенов как векторных представлений текстовой информации на естественном языке. Все полученные результаты обладают достаточной новизной.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Ақпараттық іздеу жалпы тапсырмасының концепциялары мен әдістері зерттелді. Модельдерді құруды және үйретуді жеңілдету үшін негізгі тіркестер және әлсіз белгілеулермен таңбаланған мәтіндік деректер корпустары дайындалды. Табиғи тілдегі мәтіндік ақпараттың векторлық көріністері ретінде мәтіндік токендердің қасиеттері мен белгілерін талдау нәтижелері алынды. Барлық алынған нәтижелер жеткілікті жаңашылдыққа ие.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основными показателями являются построенные техники и сравнительные метрики для определения качества получаемых решений, новые концепции, алгоритмы машинного обучения и оптимизации.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі көрсеткіштер ретінде алынған шешімдердің сапасын анықтау үшін құрылған әдістер мен салыстырмалы метрикалар, жаңа концепциялар, машиналық оқыту және оңтайландыру алгоритмдері болып табылады.

Level of implementation (in Russian) : Все выполненные работы направлены на получение единого конечного результата в виде разработанной программного библиотеки, решающей задачу информационно-контекстного поиска.

Level of implementation (in Kazakh) : Барлық орындалған жұмыстар ақпараттық-контекстуалды іздеу мәселесін шешетін әзірленген бағдарламалық кітапхана түріндегі бірыңғай соңғы нәтижені алуға бағытталған.

Efficiency (in Russian) : Разработанные методы были экспериментально апробированы на сформированном наборе данных текстовых корпусов. Имеющиеся численные оценки, подтверждают применимость разработанных концепций и метрик для задачи информационно-контекстного поиска.

Efficiency (in Kazakh) : Әзірленген әдістер мәтіндік корпустар деректерінің жиынтығында эксперименттік сынақтан өтті. Алынған сандық бағалар әзірленген концепциялар мен метрикалардың ақпараттық-контекстуалды іздеу тапсырмасына қолдануға жарамдылығын растайды.

Field of application (in Russian) : Разработанные алгоритмы и модели, обученные на подготовленных наборах данных, будут применяться в составе программной библиотеки для эффективного информационно-контекстного поиска.

Field of application (in Kazakh) : Дайындалған деректер жиынтықтарында әзірленген алгоритмдер мен модельдерді тиімді ақпараттық-контекстуалды іздеу үшін бағдарламалық кітапхана құрамында қолданылатын болады.