?
A graph-based approach to closed-domain natural language generation
Обработка естественного языка на основе графов в последние годы становится актуальной благодаря развитию больших языковых моделей и генерации, дополненной информационным поиском. Большие языковые модели - это сложные алгоритмы, которые распознают многочисленные задачи обработки естественного языка путем анализа инструкций пользователей на естественном языке. Однако их промышленное использование вызывает сомнения из-за таких этических проблем, как создание ложной информации, высокого риска утечки данных и авторских заимствований. В статье представлена новая архитектура для обработки естественного языка, поблочная генерация на основе графов, которая использует самые современные методы глубокого обучения, возможности механизмов внимания, дистрибутивной семантики, информационного поиска на основе графов и децентрализованные сети. Модель кодирует запросы пользователя для снижения риска утечки данных, извлекает релевантную информацию из базы знаний графа и формирует блок для обусловленного моделирования языка с использованием больших языковых моделей...