title: Spell Check server model
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Артемова Екатерина Леонидовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Artemova Ekaterina Leonidovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мельников Олег Кириллович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Melnikov Oleg Kirillovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Авдюшенко Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Avdusenko Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069742
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40319
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуются новые методы исправления опечаток в тексте, которые превзошли по качеству существующие подходы. Результат достигнут за счет использования нейронных сетей класса трансформер кодировщик-декодировщик с авторегрессионной частью для использования информации про контекст, а также применения дистилляции для ускорения работы нейронной сети, чтобы модель могла использоваться в режиме реального времени.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we explore new methods for correcting typos in the text, which have surpassed existing approaches in quality. The result was achieved by using neural networks of the encoder-decoder transformer type with an autoregressive part to use information about the context, as well as using distillation to speed up the work of the neural network so that the model can be used in real time.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: исправление опечаток
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: spelling correction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Spell Check server model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Серверная модель исправления опечаток
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Servernaa_model_ispravlenia_opecatok.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40319/2/Servernaa_model_ispravlenia_opecatok.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 841,4 kB
resources.filename: reviewSV_melnikov22_signed.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40319/3/reviewSV_melnikov22_signed.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 52,83 kB
resources.filename: reviewSV_st069742_Melnikov_Oleg_Kirillovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40319/4/reviewSV_st069742_Melnikov_Oleg_Kirillovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,94 kB