ОГЛЯД РОЛI ТРАНСФОРМЕРНИХ НЕЙРОНИХ МЕРЕЖ У ВИДОБУВАНI IНФОРМАЦIЇ IЗ НЕСТРУКТУРОВАНИХ ДАНИХ - ОЛЯНІН, Denys; ЦУПРИК, Halyna (ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ, 2025)
Швидке зростання обсягів великих даних (Big Data) зумовило зростання важливості отримання значущих висновків з неструктурованих джерел, таких як текст, аудіо, відео та електронна пошта. Традиційні методи інтелектуального аналізу даних (майнінгу), такі як токенізація, кластеризація, класифікація та виявлення асоціативних правил, забезпечували базові можливості для обробки цих складних форм даних. Втім, ці методи часто не можуть повністю охопити тонкі семантичні та контекстуальні взаємозв'язки, притаманні неструктурованим даним. У цій статті ми аналізуємо обмеження традиційних методів і досліджуємо вплив нейронних мереж на основі трансформерів (Transformer Neural Networks, TNNs) на майнінг неструктурованих даних. Архітектури трансформерів революціонізували сферу завдяки механізмам самоуваги (self-attention) та позиційного кодування (positional encoding), що дозволяють паралельно обробляти дані. Цей новий підхід забезпечує створення якісних вкладень (ембеддингів), які фіксують як семантичну, так і синтаксичну інформацію. Як наслідок, суттєво покращується якість виконання завдань, таких як аналіз настроїв (sentiment analysis), тематичне моделювання (topic modeling) і автоматичне реферування тексту (automated summarization). Крім того, інтеграція трансформерів в обробку аудіосигналів та аналіз електронної пошти призвела до помітних покращень в автоматичному розпізнаванні мовлення і семантичному аналізі, ефективно вирішуючи деякі давні проблеми в цих областях. Результати, представлені в статті, демонструють потенціал підходів на основі трансформерів, які не тільки долають обмеження традиційних методів аналізу даних, але й відкривають шлях для інноваційних застосувань у різних сферах. Подальші напрями досліджень включають розробку більш ефективних з обчислювальної точки зору моделей трансформерів, а також вивчення гібридних підходів, які поєднують традиційні методики з передовими нейронними архітектурами. Ці зусилля врешті-решт дозволять суттєво розширити межі можливостей у сфері майнінгу неструктурованих даних.