Сумаризація тексту за допомогою великих мовних моделей
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 162 с., 34 рис., 8 табл., 2 додатки, 42 джерела.
Об'єкт дослідження - автоматизована сумаризація тексту з
використанням великих мовних моделей (ВММ; англ. Large Language
Models, скорочено LLM).
Предмет дослідження - вивчення ефективності різних великих
мовних моделей, включаючи квантизовані та неквантизовані версії, для
сумаризації текстів в залежності від кількості параметрів моделей.
Мета роботи:
- розробити веб-сервіс на Python, що дозволяє сумаризувати
онлайн-статті та озвучувати отримані сумаризації;
- виконати детальний бенчмаркінг моделей на швидкість та якість.
Актуальність - збільшення обсягу текстової інформації вимагає
ефективних методів обробки та засвоєння контенту. Системи
автоматизованої сумаризації допомагають заощадити час та покращити
доступність інформації.
Результат роботи - було здійснено вибір та порівняння великих
мовних моделей за метриками, швидкістю та доступністю. Розроблено
веб-сервіс для автоматичної сумаризації та озвучування текстів з
онлайн-статей. Система дозволяє користувачам швидко отримувати
аудіоанотації, покращуючи ефективність споживання інформації.
Опис
Ключові слова
сумаризація тексту, великі мовні моделі, веб-додаток, обробка природної мови, перетворення тексту в мовлення, text summarization, large language models, web application, natural language processing, text-to-speech
Бібліографічний опис
Єремічук, Р. І. Сумаризація тексту за допомогою великих мовних моделей : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Єремічук Руслан Іванович. – Київ, 2024. – 162 с.