Автоматическое определение места действия текста

Ефимова Валерия Александровна

За последние пять лет модели глубокого обучения на основе нейронных сетей добились впечатляющих результатов в задаче генерации изображения по тексту. Однако изображения генерируются с артефактами и все еще в недостаточном для печати разрешении. Чтобы исправить эту ситуацию, разобьем задачу генерации изображения на подзадачи, в числе которых определение фона изображения. По тексту можно попытаться понять какое место в нем описано или подразумевается. В данной статье предлагается два метода получения информации о месте действия из заданного текста с помощью обработки естественного языка на основе предобученного трансформера BERT. Первый метод, называемый Location Extraction Transformer (LET), предназначен для извлечения слов из текста, в котором прямо упоминается место действия. Второй метод, называемый Location Inference Transformer (LIT), предназначен для определения места действия, которое подразумевается в тексте, но не упоминается напрямую. Производительность предложенных алгоритмов сравнивается по F1-мере с несколькими существующими подходами, которые можно использовать для извлечения информации о месте действия текста. На основе результатов полученных при сравнении можно сделать вывод, что предложенные модели LET и LIT оказались лучше, чем другие алгоритмы.

Ключевые слова:обработка естественного языка; контекстуальный синтез изображений; глубокое обучение; нейронные сети.