<p>Необходимо разработать и оптимизировать существующие алгоритмы машинного обучения для повышения точности и эффективности моделей обработки естественного языка, такие как анализ тональности, распознавание именованных сущностей и машинный перевод.</p><p><br />Разработать новые методы улучшения работы моделей, включая предобученных языковых моделей.</p><p></p><p>Программа должна предоставлять возможность:</p><ol><li><p>Оптимизировать гиперпараметры для достижения наилучших результатов в конкретных задачах обработки (классификация текстов, извлечение информации, машинный перевод и т.д.)</p></li><li><p>Предоставлять оценку производительности моделей на различных наборах данных с использованием метрик: точность, полнота, F1-мера и т.д. (как было и как стало после оптимизации)</p></li></ol><p></p><p>Ожидаемые результаты:</p><p>· Сравнительный анализ эффективности различных алгоритмов</p><p>· Рекомендации по выбору оптимальных моделей и параметров</p><p>· Разработка прототипа системы обработки естественного языка с использованием оптимизированных алгоритмов</p>
