Актуальность решения задачи анализа логических связей в текстах обусловлена растущими потребностями в автоматизации процессов обработки информации и управлении знаниями. Современные системы машинного обучения позволяют эффективно решать множество задач, связанных с обработкой естественного языка, однако традиционные подходы сталкиваются с трудностями как при интерпретации сложных логических конструкций, так и при обработке больших объемов информации.

В докладе будет представлен эволюционный путь исследования, начиная от ранних разработок в области генерации логически-связных предложений на естественном языке с использованием генеративно-состязательных нейронных сетей и поиска релевантных резюме для описаний вакансий с использованием методов машинного обучения, до текущих подходов по интеграции машинного обучения и онтологического моделирования для выявления противоречий в документах.

Семинар будет проведен в смешанном формате. Очное заседание пройдет в конференц-зале ФИЦ ИВТ (к.513), дистанционно к семинару можно будет подключиться по ссылке https://vcs-6.ict.nsc.ru/rooms/grz-ayy-7ne/join

Для студентов и аспирантов, находящихся в Новосибирске и не имеющих причин для дистанционного подключения, очное присутствие обязательно.