kaz
stringlengths 0
4.83k
| eng
stringlengths 0
4.53k
|
|---|---|
Мұнда сандық деректерді қолданатын гипотетикалық-дедуктивті әдістер сандық детоксикацияның теориялық байланысын тексеруге көмектеседі, мысалы, technostress транзакциялық моделіне сүйене отырып. | Here, hypothetico-deductive methods using quantitative data will help to test the theoretical relationships of digital detox, e.g., building on the transactional model of technostress. |
Тұжырымдамалық түсініксіздікке байланысты қолданыстағы зерттеулерде сандық детоксикацияның тиімділігі аралас нәтижелермен бағаланды. | In existing studies, due to conceptual ambiguity, the effectiveness of digital detox has been assessed with mixed results. |
Сондықтан сандық детоксикация стратегиялары деген не және олардың әсерін қалай өлшеуге болатындығын нақты анықтау маңызды болады. | Therefore, it will be important to clearly define what digital detox strategies are and how their impact can be measured. |
Біз сандық детоксикация стратегиясының таксономиясын жүйелі түрде құратын зерттеулер жүргізуге шақырамыз, мысалы, ұсынылған "интервал ұзақтығы", "араласу дәрежесі" және "АТ-көмек деңгейлері"параметрлерін қарастыру арқылы. | We call for research that systematically creates a taxonomy for digital detox strategies, e.g., by considering the proposed dimensions 'length of the interval', 'extent of intervention', and 'levels of IT-assistance'. |
Осыған байланысты мүмкін болатын зерттеу мәселелері:. | Possible research questions in this regard are:. |
Сандық детоксикация стратегиялары дегеніміз не және олар несімен ерекшеленеді(мысалы, ең қысқа және ең аз араласудан ең ұзақ және ең көп кедергі)? | What are digital detox strategies and how do they differ (e.g., from shortest and least interfering to longest and most interfering)? |
Сандық детоксикацияның it дизайны мен it-менеджментіне қандай әсері бар? | What are the implications of digital detox for IT design and the management of IT? |
Осы сұрақтарға жауап іздеу ұйымдарға, жеке мамандарға және IT-әзірлеушілерге барлық мүдделерді, яғни пайдаланушылардың әл-ауқатын, өнімділігі мен қанағаттануын ескеретін байланыс нүктелерін табуға мүмкіндік береді. | Finding answers to these questions will allow organizations, individual professionals, and IT designers to find a common ground that considers all interests at stake, that is, wellbeing, productivity, and user satisfaction. |
Бұл мақалада біз сандық детоксикацияның алғашқы Тұжырымдамасын ұсындық. | In this catchword article, we proposed a first conceptualization of digital detox. |
Біз сандық детоксикацияны зерттеуге лайықты құбылыс ретінде қолдаймыз, өйткені ол техностресс зерттеулеріне ұмытылған перспективаны қосады. | We argue for digital detox as a phenomenon worthwhile to be examined as it adds a rather neglected perspective to technostress research. |
Digital detox технострессті тек еңсеру тетіктері арқылы жақындаудың орнына, жеке және ұйымдастырушылық деңгейлерде алдын-алудың алдын-алу және стратегиялық элементін ұсынады. | Instead of approaching technostress solely with coping mechanisms, digital detox offers a preventive and strategic element to technostress avoidance on both individual and organizational levels. |
Сондай-ақ, сандық детоксикация оны догматикалық түрде жоққа шығармауы керек, бірақ қолданушыға немесе ұйымға күнделікті операцияларында сандық детоксикация стратегиясын адал орындауға көмектесу үшін саналы түрде қолданылуы керек. | We further stress the point that digital detox need not exclude IT dogmatically but should deploy it intelligently to support a user or organization to conscientiously implement digital detox strategies in their day-today operations. |
Бұл оларға белгілі бір шектен асып кеткеннен кейін техностресспен күресуге мүмкіндік беріп қана қоймайды, сонымен қатар АТ-ны қолдануға қатысты тепе-теңдік пен тепе-теңдікті қалпына келтіруге көмектеседі. | This will not only allow them to cope with technostress once a certain threshold is surpassed but helps to preventively regain equanimity and balance with regards to IT use. |
Осы мақаланың алғашқы дәйексөзінде айтқан ақын және философ Генри Дэвид Торо келіскендей, сандық детоксикация бізге онымен және онсыз саналы күш салу арқылы өмірімізді жақсартуға көмектеседі. | As Henry David Thoreau, the poet and philosopher we referenced in the opening quote to this article, would most certainly agree, digital detox may help us to elevate our lives by more conscious endeavors with and without IT. |
Қаржыландыру Projekt DEAL ұсынған және ұйымдастырған ашық қол жетімді қаржыландыру. | Funding Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL. |
Ашық қол жетімділік бұл мақала Creative Commons Attribution 4.0 халықаралық лицензиясы бойынша лицензияланған, ол кез-келген тасымалдаушыда немесе кез-келген форматта пайдалануға, бөлісуге, бейімдеуге, таратуға және көбейтуге мүмкіндік береді, Егер сіз түпнұсқа авторға (ларға) және дереккөзге несие берсеңіз, Creative Commons лицензиясына сілтеме жасап, төмендегенін көрсетіңіз өзгерістер. | Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. |
Осы мақаладағы үшінші тұлғалардың суреттері немесе басқа материалдары, егер материалға несие желісінде басқаша көрсетілмесе, мақалаға арналған Creative Commons лицензиясына кіреді. | The images or other third party material in this article are included in the article's Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. |
Егер материал Creative Commons лицензиясы бойынша мақалаға кірмесе және сіздің мақсатты пайдалануыңызға заңнамалық реттеу рұқсат бермесе немесе рұқсат етілген пайдаланудан асып кетсе, сізге авторлық құқық иесінен тікелей рұқсат алу қажет болады. | If material is not included in the article's Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. |
Осы лицензияның көшірмесін көру үшін мына сайтқа кіріңіз http://creativecommons . | To view a copy of this licence, visit http://creativecommons. |
org/licenses/by/4.0/. | org/licenses/by/4.0/. |
Қазақ мәтінін жалпылау технологиясын әзірлеу | Development of Technology for Summarization of Kazakh Text |
Аннотация-Бұл мақалада Қазақ мәтіндерін жалпылау мәселесінің шешімі берілген. | Abstract-This paper presents the solution to the problem of summarizing Kazakh texts. |
Қазақ мәтінін жалпылау міндеті екі міндеттің тізбегі ретінде қарастырылады: мәтіннен ең маңызды сөйлемдерді алу және алынған сөйлемдерді жеңілдету. | The problem of Kazakh text summarization is considered as a sequence of two tasks: extracting the most important sentences of the text and simplifying the received sentences. |
Мәтіннен ең маңызды сөйлемдерді алу мәселесі TF-IDF әдісі арқылы шешіледі, ал ұсыныстарды жеңілдету мәселесі Seq2Seq нейрондық желі технологиясы арқылы шешіледі. | The task of extracting the most important sentences of the text is solved using the TF-IDF method and the task of simplifying sentences is solved using the neural network technology "Seq2Seq". |
Қазақ тілін жеңілдету үшін NMT әдісін қолдану проблемасы оқыту үшін қазақ тілінде мәліметтер жиынтығының болмауы болды. | Problem of using NMT method for simplification of Kazakh was in absence of Kazakh dataset for training. |
Бұл мәселені шешу үшін осы жұмыста трансферттік оқыту әдісін қолдану ұсынылады. | To solve this problem in this work propose use transfer learning method. |
Трансферттік оқытуды қолдану қазақ тілінде жеңілдетілген корпусты нөлден құруға емес, қарапайым ағылшын Википедиясының параллель корпусында оқытылған дайын модельді пайдалануға мүмкіндік берді. | The use of transfer learning made it possible to use a ready-made model that was trained on a parallel corpus of Simple English Wikipedia and not create a simplification corpus in Kazakh from scratch. |
Ол үшін ағылшын тілінде сөйлемдерді жеңілдету үшін нейрондық модельді оқытуға негізделген қазақ тілінің сөйлемдерін жеңілдету үшін трансферттік оқыту технологиясы әзірленді. | For this, a transfer learning technology for simplifying sentences of the Kazakh language has been developed, based on training a neural model for simplifying sentences in the English language. |
Бұл жұмыстың негізгі ғылыми үлесі ағылшын тілін жеңілдетудің параллель корпусын қолдана отырып, қазақ тіліндегі сөйлемдерді жеңілдетуге арналған трансферттік оқыту технологиясы болып табылады. | Main scientific contribution of this work is transfer learning technology for the simplification of Kazakh sentences using the parallel corpus of the English language simplification. |
Түйінді сөздер-жалпылау; мәтінді жеңілдету; ресурсы төмен тіл; seq2seq; трансферттік оқыту. | Keywords-Summarization; text simplification; low-resource language; seq2seq; transfer learning. |
I. Кіріспе | I. INTRODUCTION |
Мәтінді автоматты түрде жинақтау - бұл мәтінді мағынасын жоғалтпай қысқарту процесі. | Automatic text summarization is the process of shortening text without losing meaning. |
Бұл бір немесе бірнеше құжаттың мәтіні болуы мүмкін. | It can be the text of one or several documents. |
Соңғы жылдары жалпылау көптеген қолдану салаларында кең таралды. | Summarization has become widespread in recent years in many application areas. |
Практикалық қосымшалар-деректерді талдау, тақырыптарды немесе қысқаша сипаттамаларды автоматты түрде құру, жаңалықтар сайттары, ақпараттық агрегаторлар. | Practical applications - data analytics, automatic creation of headlines or short descriptions, news sites, information aggregators. |
Бұл тапсырмаларда қолмен орындау тиімсіз болатын мәтіндік деректердің үлкен көлемін автоматты түрде аннотациялау қажеттілігі туындайды; осы әрекеттерді автоматтандыру арқылы уақытты үнемдеуге қол жеткізуге болады. | In these tasks, there is a need for automatic annotation of a huge amount of text data, which is inefficient to perform manually; by automating these actions, you can achieve significant time savings. |
Аннотацияның екі түрі бар - дерексіз және экстрактивті. | There are two types of annotation - abstractive and extractive. |
Экстрактивті жалпылау-мәтіндегі ең маңызды сөйлемдерді бөліп көрсетеді, олар осы мәтінді толық сипаттайды. | Extractive summarization - highlights the most important sentences in a text that most fully describe this text. |
Абстрактілі жалпылау-бұл мәтінді қысқаша түрде қайта жазу арқылы мәтінді қысқарту. | Abstractive summarization is the reduction of a text by paraphrasing the text into a short form. |
Бұл жағдайда қорытынды түйіндемеде бастапқы мәтінде болмаған фразалар немесе сөйлемдер болуы мүмкін. | In this case, the final summarization may contain phrases or sentences that did not occur in the original text. |
Мәтінді жеңілдету-бұл мәтіндік мазмұнды жеңілдету әдістері мен әдістерін зерттейтін компьютерлік лингвистикадағы зерттеу саласы [1]. | Text simplification is an area of study in computational linguistics that studies methods and techniques for simplifying textual content [1]. |
Табиғи тілді өңдеуде ол жалпылау, мәтінді синтаксистік талдау [2], мәтінді аудару, сұрақ-жауап жүйелері кезеңдерінің бірі ретінде қолданылады. | In Natural Language Processing it is used as one of the steps in summarization, text parsing [2], text translation, question-answer systems. |
Жеңілдету ұсыныстарды азайту, ұсыныстарды біріктіру, сөйлемдерді өзгерту, парафраз жасау арқылы жүзеге асырылады. | Simplification is performed by shortening sentences, combining sentences, transforming sentences, paraphrasing. |
Бұл жұмыста аннотация Қазақ тілі үшін қарастырылады. | In this work, annotation is considered for the Kazakh language. |
Трансферттік оқытуды жүзеге асыру үшін біз қазақ - ағылшын тілінің екінші қатар корпусын пайдаланамыз. | To implement transfer learning, we use the second parallel corpus Kazakh - English. |
Ағылшын тілінің үлкен ата-аналық корпусында оқытылған Модель салыстырмалы түрде сапалы жеңілдету нәтижесін беруі керек және тілді білуге емес, модельдің сапасына негізделуі керек. | A model trained on a large parent corpus of the English language should give a relatively highquality result of simplification and be based on the quality of the model and not on the knowledge of the language. |
Зерттеудің өзектілігі қазіргі уақытта қазақ тілін аннотациялау саласындағы зерттеулер экстрактивті жалпылауға назар аударатындығымен және абстрактілі әдіске аз көңіл бөлетіндігімен байланысты. | The relevance of the study is due to the fact that at present, research in the field of annotating the Kazakh language is focused on extractive summarization and little attention is paid to the abstractive method. |
Мұндай жағдайдың негізгі себебі абстрактылы жалпылау үшін Қазақ корпустарының болмауы және оны құрудың қиындығы болып табылады. | The main reason of this situation is the absence of the Kazakh corpora for abstractive summarization and the difficulty of creating it. |
Осы жұмыста трансферттік оқытуды қолдана отырып, біз мәтіннің қысқаша нұсқасын алу үшін экстрактивті және дерексіз жинақтауды дәйекті түрде қолданамыз. | Applying transfer learning in this work, we use sequentially extractive and abstractive summations to obtain a short version of the text. |
Бұл жұмыстың ғылыми үлесі: 1) қазақ тілінің корпусын пайдаланатын қазақ тілінің мәтіндері үшін TF-IDF моделін әзірлеуде, оны TF-IDF үшін жиіліктер алу үшін өңдеуде; 2) қазақ тіліндегі сөйлемдерді жеңілдету үшін трансферттік оқыту технологиясын әзірлеуде параллель ағылшын тілін жеңілдету корпусын пайдалану. | The scientific contribution of this work is: 1) in the development of a TF-IDF [3] model for texts of the Kazakh language, using the Kazakh language corpus, processing it to obtain frequencies for TF-IDF; 2) in the development of transfer learning technology for the simplification of Kazakh sentences using the parallel corpus of the English language simplification. |
Бұл құжаттың қалған бөлігі келесідей ұйымдастырылған. | The remaining part of this paper is organized as follows. |
II бөлімде жалпылау, жеңілдету үшін нейрондық желілерді пайдалану бойынша қолданыстағы жұмыстарға шолу жасалады. | Section II contains an overview of existing papers on summarization, the use of neural networks for simplification. |
III бөлімде мәтінді жеңілдету үшін "Seq2Seq" нейрондық желі технологиясы қолданылады. | Section III contains the application of the neural network technology "Seq2Seq" to simplify text. |
"Seq2Seq" нейрондық желі технологиясын машиналық аудару параллельді мәліметтер жиынын пайдалануға негізделген. | The machine translation of the neural network technology "Seq2Seq" is based on the use of parallel data corpuses. |
Тренингтен кейін модель жаңа ұсыныстарды жеңілдете алады. | After training, the model is able to generate the simplification of new sentences. |
IV бөлім TF-IDF әдісін қолдана отырып, абстрактілі жалпылау мен ұсыныстарды шығаруды жүзеге асыруды сипаттайды. | Section IV describes the implementation of abstractive summarization and sentence extraction using the TF-IDF method. |
V бөлім модельдік оқытудың сипаттамасын және кесте түріндегі нәтижелерді қамтиды. | Section V contains a description of training the model and the results in the form of a table. |
VI бөлім Жалпы зерттеуді аяқтайды. | Section VI concludes the overall study. |
II. ІЛЕСПЕ ЖҰМЫС | II. RELATED WORK |
Қарастырайық зерттеу абстрактылы қосу. | Consider research on abstractive summation. |
Қазіргі уақытта жинақтаудың осы түрін жүзеге асыру үшін ең көп таралған әдіс - "жүйелілікке қарай"архитектурасы бар нейрондық желілерді пайдалану. | At the moment, to implement this type of summarization, the most common method is using neural networks with "sequence to sequence" architectures. |
Бастапқыда нейрондық желілер тізбектен бірізділікке дейін нейрондық машиналық аудармада қолданылды. | Initially, sequence to sequence neural networks were used in neural machine translation. |
Нейрондық желі архитектурасы қабаттардың санын, түрлерін, олардағы нейрондардың санын және қабаттардың бір-бірімен қалай байланысқанын сипаттайды. | The architecture of a neural network describes the number, types of layers, the number of neurons in them and how the layers are connected to each other. |
Seq2seq нейрондық желілері назар элементімен бірге қолданылады [4]. | Seq2seq neural networks are used together with the element of attention [4]. |
Нейрондық желілердің бұл түрі қайталанатын нейрондық желілер болып табылатын декодер мен кодерден тұрады [5]. | This type of neural networks consists of a decoder and an encoder, which are recurrent neural networks [5]. |
Машиналық аударма үшін sequence to sequence архитектурасын қолдану көптеген жұмыстарда сипатталған [6, 7]. | The use of sequence to sequence architecture for machine translation has been described in many works [6, 7]. |
Қазіргі уақытта мәтінді жалпылау кезінде ең көп қолданылатын сәулет transformer болып табылады [8]. | Currently, the most used architecture in the summarization of text is the transformer [8]. |
Трансформатор архитектурасы мен seq2seq арасындағы айырмашылық кіріс ұсыныстарын дәйекті өңдеуден гөрі параллель болып табылады. | The difference between the transformer architecture and seq2seq is parallel, not sequential processing of input sentences. |
Трансформатор-бұл назар аударуға негізделген сәулет деп аталады. | Transformer is the so-called attention-based architecture. |
Жеңілдетілген оқыту моделі, ең алдымен, оқу корпусымен ерекшеленеді. | Simplification model training is distinguished primarily by the training corpus. |
Жеңілдету міндеттеріне арналған Параллель корпус - бұл бастапқы бөлігі қарапайым тілдегі сөйлемдер, ал мақсатты бөлігі жеңілдетілген тілдегі тиісті сөйлемдер. | A parallel corpus for simplification problems is a corpus, the source part of which is the ordinary language sentences, and the target part is the corresponding simplified language sentences. |
Осылайша, жеңілдету нейрондық машиналық аударма үшін көп тілді міндет болып табылады. | Thus, simplification is a monolingual task for neural machine translation. |
Жеңілдету үшін негізгі корпус ағылшын Википедиясының қарапайым корпусы болып табылады [9]. | The main corpus for simplification is the Simple English Wikipedia corpus [9]. |
Бұл корпуста оқыту мәтінді жеңілдету бойынша көптеген жұмыстардың негізін құрайды. | Training on this corpus forms the basis of most of the papers on text simplification. |
Сонымен, [10] бұл жеңілдетілген корпус seq2seq жеңілдету моделін оқыту үшін қолданылды. | So in [10] this simplification corpus was used to train the seq2seq simplification model. |
Модель opennmt жүйесінде оқытылды [11]. | The model was trained in the OpenNMT system [11]. |
Бұл нейрондық машиналық аударманың ең танымал құралдарының бірі. | It is one of the most popular tools for neural machine translation. |
Бірнеше енгізулер бар - түпнұсқа OpenNMT, OpenNMT-Python, OpenNMT-Tensorflow. | There are several implementations - original OpenNMT, OpenNMT-Python, OpenNMT-Tensorflow. |
Жеңілдету саласындағы ұқсас жұмыстар [12,13] болып табылады, онда нейрондық трансформатор моделі де қолданылады. | Similar papers in the field of simplification are [12,13] where a neural transformer model is also used. |
Төмен ресурстық тілдердегі мәтіндерді жалпылау үшін көптеген қол жетімді жұмыстар бар. | There are many works available on the summarization of texts in low-resource languages. |
Аударма жаттығулары шектеулі ресурстары бар тілдер үшін жиі қолданылады. | Transfer learning is also increasingly used for low-resource languages. |
Мысалы, [14, 15] - де нейрондық желілерді абстрактілі жинақтау үшін қолдану қарастырылады, сонымен қатар оқытуды беру. | For example, in [14, 15], the use of neural networks for abstractive summation together with the transfer of learning is considered. |
[16] авторлар алдын-ала дайындалған модельді қолдана отырып, жеңілдету үшін толық сөйлемдердің синтетикалық жиынтығын жасауды сипаттайды. | In [16], the authors describe the creation of a synthetic set of complete sentences for simplification using a pretrained model. |
Нейрондық желілер экстрактивті жинақтау үшін де қолданылады. | Neural networks are also used for extractive summation. |
[17] жиынтық корпус қолданылады, мұнда көзі қарапайым сөйлемдер жиынтығы, ал корпустың мақсатты бөлігі тиісті сөйлемдер жиынтығын жинақтау болып табылады. | In [17], a summarization corpus is used, where source is a set of ordinary sentences, and the target part of the corpus is the summation of the corresponding set of sentences. |
[18] - де авторлар қазақ тіліндегі үзінді-көшірмені жинақтау үшін сөздің орнын ауыстыру қашықтығын және центроидтарды пайдаланған. | In the [18], the authors used centroids and Word's mover distance for extraction summarization in Kazakh language. |
Көптеген жалпылама зерттеулер TF-IDF және деректерді кластерлеуді қарастырады. | Many summarization studies look at TF-IDF and data clustering. |
Сондай-ақ, TF-IDF ақпарат алу үшін қолданылады [19]. | Also TF-IDF is used in information extraction [19]. |
Экстрактивті жалпылау үшін ұсыныстарды анықтау кезінде мәтінді мүмкіндігінше сипаттайтын сөйлемдерді алу қажет (және жалпылауда қажетсіз, артық сөйлемдер болмауы керек) [20]. | When defining sentences for extractive summarization, it is need to get those sentences that together describe the text as much as possible (and there should be no unnecessary, redundant sentences in summarization) [20]. |
[21] жұмысында tfidf көмегімен ұқсас жиынтық іске асыру сипатталған. | Work [21] describes a similar implementation of summarization using TFIDF. |
Трансферттік оқыту әдістері төмен ресурстық тілдер жағдайында қолданылады, мысалы [22], онда авторлар тибеттік тілді аудару үшін жалпы ата-ана моделін және балалар моделін қолданды. | Transfer learning methods find application in the case of low resource languages, such as in [22], where the authors used the general parent model and the child model to translate the Tibetan language. |
Трансферттік оқыту-бұл NLP зерттеу саласы, ол бір модельді оқыту арқылы алынған білімді сақтау проблемасына және білімді басқа мәселеге ұқсас беруге бағытталған [23, 24]. | Transfer learning is an area of NLP research that focuses on the problem of retaining knowledge that was obtained by training one model and transferring knowledge to another, similar problem [23, 24]. |
III. ҚАЗАҚ МӘТІНІН ЖАЛПЫЛАУ ӘДІСТЕМЕСІ | III. METHODOLOGY OF SUMMARIZATION OF KAZAKH TEXT |
Қазақ мәтінін жинақтаудың ұсынылып отырған әдістемесі екі кезеңнен тұрады: | The proposed methodology of summarization of Kazakh text includes two steps: |
Жалпыланған сөйлемдерді шығару, | Extraction of summarize sentences, |
алынған ұсыныстарды жеңілдету. | Simplification of extracted sentences. |
Төменде осы екі бөлік егжей-тегжейлі қарастырылған. | Below these two parts detailed are considered. |
A. ұсыныстар шығару | A. Extraction of Sentences |
TF-IDF метрикасы экстрактивті жинақтауды жүзеге асыру үшін қолданылады. | The TF-IDF metric is used to implement extractive summarization. |
TF-IDF қолданудың бірнеше жағдайлары бар: | There are several options for using TF-IDF: |