СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛЕЙ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА ДЛЯ АДАПТАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ К ТРЕБОВАНИЯМ РЫНКА ТРУДА (700,00 руб.)

Первый автор	Кожевников
Авторы	Дубровский В.Ф.
Страниц	6

ID	939285
Аннотация	Приведен обзор существующих подходов, позволяющих адаптировать образовательные программы к требованиям рынка труда, а также современных NLP- моделей, применимых для автоматизированного сопоставления компетенций выпускников и требований вакансий. Рассмотрена методика выполнения сравнительного анализа эффективности различных моделей NLP ( TF- IDF, Word2Vec, FastText, BERT и RuBERT) на задаче семантического соответствия. Обоснован выбор модели RuBERT как наиболее эффективной для русскоязычных данных. Сделан вывод, что система поддержки принятия решений на основе RuBERT позволит выявлять пробелы в образовательных программах и формулировать рекомендации по их обновлению.

Кожевников, И.С. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛЕЙ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА ДЛЯ АДАПТАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ К ТРЕБОВАНИЯМ РЫНКА ТРУДА / И.С. Кожевников, В.Ф. Дубровский // Автоматизация в промышленности .— 2025 .— №4 .— С. 55-60 .— URL: https://rucont.ru/efd/939285 (дата обращения: 29.09.2025)