ТРІАДА «ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЯ – ВІРТУАЛІЗАЦІЯ – ВЕЛИКІ ДАНІ»: МІЖДИСЦИПЛІНАРНІ АСПЕКТИ ПРИРОДОМОВНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ПЕРСПЕКТИВ ДОКТОРСЬКОЇ ОСВІТИ

Анотація

У цій статті розглядаються міждисциплінарні питання природномовних досліджень та перспективи докторської освіти в контексті тріади «Інтелектуалізація – Віртуалізація – Великі дані». Останні технологічні досягнення значно сприяли прогресу у сфері обробки природної мови (NLP). Сучасне NLP значною мірою покладається на методи машинного та глибинного навчання, що дозволяє комп’ютерам навчатися на великих наборах даних і виконувати завдання з високою точністю. Основні аспекти, які висвітлені в статті, включають використання нейронних мереж, механізми уваги та трансферного навчання. Обговорюються головні виклики, з якими стикається сучасне NLP, такі як неоднозначність, обмеженість даних, відсутність контексту та етичні проблеми. Важливими напрямками досліджень є мультимодальність, пояснювальні нейронні мережі та розвиток систем NLP для мов з обмеженими ресурсами. Стаття акцентує увагу на технологічному статусі NLP та його значущості в умовах інтелектуалізації, віртуалізації та аналізу великих даних. Визначені можливі напрямки досліджень, такі як покращення інтелектуалізації систем NLP, створення віртуальних середовищ для NLP-додатків та використання аналітики великих даних для підвищення точності та ефективності систем NLP. Крім того, у статті розглядається навчання докторантів в умовах використання NLP та аналізу великих даних, акцентуючи увагу на розробці компетенцій в управлінні дослідницькими даними та методологічному капіталі освітньої науки даних. У підсумках підкреслюється важливість інтеграції етичних аспектів у використання технологій NLP та їх значення для сучасної докторської освіти в Україні.У дослідженні підкреслено критичну необхідність комплексного підходу до аналізу мови, віртуальних середовищ та великих даних для розвитку систем NLP та модернізації докторської освіти.