ОБРОБКА ПРИРОДНОЇ МОВИ УКРАЇНСЬКОЮ: ВИКЛИКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОСВІТІ

Анотація

Стаття присвячена дослідженню проблем, пов’язаних із використанням технологій обробки природної мови (NLP) для аналізу та генерації навчальних матеріалів українською мовою. Автори акцентують увагу на труднощах, які виникають через обмежені ресурси української мови, зокрема недостатню кількість корпусів текстів для тренування моделей штучного інтелекту. У статті розглядаються основні причини низької якості результатів, отриманих від NLP-моделей, зокрема нерелевантні навчальні дані, неправильна токенізація, відсутність аналізу контексту та логічних зв’язків у тексті. Дослідження включає порівняння роботи мовних моделей OpenAI та BERT, зокрема їх точність, контекстуальність та адаптивність до української мови. Автори пропонують використання двонаправленого аналізу контексту, який застосовується в моделі BERT, для покращення розуміння тексту та генерації тестів. Експериментальна частина роботи демонструє, що налаштування токенізації, фільтрація стоп-слів та використання алгоритмів self-attention значно підвищують якість роботи моделей. Стаття підкреслює необхідність розробки спеціалізованих моделей, адаптованих до особливостей української мови, а також збільшення обсягів навчальних даних для професійних сфер. Висновки дослідження вказують на перспективність використання NLP у освіті, але за умови подальшого вдосконалення технологій та їх адаптації до мовних реалій. Дане дослідження може бути використано для подальшої адаптації мовних моделей для розробки тестових завдань.