Діалогова система на основі глибоких моделей та методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorБулак, Андрій Сергійович
dc.date.accessioned2024-09-23T09:51:58Z
dc.date.available2024-09-23T09:51:58Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота містить: 95 с., 8 табл., 20 рис., 2 дод., 29 джерел. Мета роботи полягає в створенні діалогової системи, яка допоможе з генерацією діалогу, який міг би задовольнити потребу споживача у інформації про товар або сукупність товарів, категорію. Модель, отримана в результаті, значно полегшить роботу торговим компаніям у консультації клієнтів, а також не буде залежати від людського фактору та буде легко масштабуватися, що буде мати позитивний економічний і корпоративний вплив. Об’єктом дослідження є задача генерації діалогів, що мають на меті консультацію клієнтів. Предметом дослідження визначено трансформер для генерації діалогів. При виконанні роботи було розроблено і навчено програмний продукт на мові python у вигляді чат-бота із застосуванням методів машинного навчання, що демонструє роботу консультаційної діалогової системи. При написанні роботи використано наукові статті в галузі машинного навчання, глибокого навчання та суміжних галузей.
dc.description.abstractotherThe thesis contains: 95 pages, 8 tables, 20 figures, 2 appendices, 29 references. The purpose of the work is to create a dialogue system that will help with the generation of a dialogue that could satisfy the consumer's need for information about a product or a set of products, a category. The resulting model will greatly facilitate the work of trading companies in customer consultation, and will also be independent of the human factor and easily scalable, which will have a positive economic and corporate impact. The object of the study is the task of generating dialogues aimed at consulting clients. The subject of research is defined as a transformer for generating dialogs. During the execution of the work, a software product in the python language was developed and trained in the form of a chatbot using machine learning methods, which demonstrates the operation of the consultation dialogue system. When writing the work, scientific articles in the field of machine learning, deep learning and related fields were used.
dc.format.extent98 с.
dc.identifier.citationБулак, А. С. Діалогова система на основі глибоких моделей та методів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Булак Андрій Сергійович. – Київ, 2024. – 98 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69145
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectдіалогові системи
dc.subjectчат-бот
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectобробка природньої мови
dc.subjectdialogue systems
dc.subjectchatbot
dc.subjectdeep learning
dc.subjectmachine learning
dc.subjectnatural language processing
dc.titleДіалогова система на основі глибоких моделей та методів машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bulak_bakalavr.pdf
Розмір:
2.77 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи