title: Cross lingual transfer learning for dialog systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кац Владимир Наумович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kac Vladimir Naumovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Коробков Никита Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Korobkov Nikita Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Мишенин Алексей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Misenin Aleksej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040258
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25813
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В связи с ростом популярности элеронных помощников  остро встает вопрос о быстрой адаптации алгоритмов извлечения данных для большого количества языков. При этом не всегда возможно и рационально использовать полноценный машинный перевод. В данной работе, на примере предсказания класса намерений,  предложено несколько алгоритмов переноса знаний с одного языке на другой.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In connection with the growing popularity of digital assistants, there is an urgent need to quickly adapt the data extraction algorithms to be used on a large number of languages. Moreover, it is not always possible and rational to use full-fledged machine translation. In this paper, using the example of predicting a class of intentions, several algorithms for transferring knowledge from one language to another are proposed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: перевод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вектора предложений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transfer learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentence vectors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Cross lingual transfer learning for dialog systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Метод межъязыковой адаптации диалоговых систем
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Korobkov_Nikita_VKR
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25813/1/Korobkov_Nikita_VKR
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 635,55 kB
resources.filename: reviewSV_Korobkov_Review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25813/2/reviewSV_Korobkov_Review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 64,05 kB