Діалогова підсистема інтелектуального робота-асистента для вдосконалення розмовних навичок українською мовою

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОлійник, Володимир Валентинович
dc.contributor.authorЧурікова, Орина Костянтинівна
dc.date.accessioned2025-11-18T13:07:38Z
dc.date.available2025-11-18T13:07:38Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДіалогова підсистема інтелектуального робота-асистента для вдосконалення розмовних навичок українською мовою. Розмір пояснювальної записки – 69 аркушів, містить 34 рисунка, посилання на 24 літературних джерела, додаток А та 4 конструкторських документів. Об’єктом дослідження є процес використання та вдосконалення розмовних навичок українською мовою. Метою роботи є підвищення ефективності процесу використання та вдосконалення розмовних навичок українською мовою за рахунок розробки діалогової підсистеми інтелектуального робота асистента. До використаних технологій належить автоматична система розпізнавання мовлення Whisper, велика мовна модель GPT-4. Серед програмного забезпечення було використано Python, PostgreSQL, середовище написання програмного коду Visual Studio Code та бібліотеки telebot, openai, psycopg2. Було розраховано показник точності розпізнавання мовлення WER, що склав 8,8%, що свідчить про високу ефективність Whisper. Також обраховано показники стабільності GPT-моделі — відтворюваність 93% та дисперсія 0,0622, що вказує на послідовну роботу моделі. Використовуючи LLM Evaluation, отримано значення F1-score = 0,82, яке свідчить про збалансовану точність і повноту виявлення мовних помилок.
dc.description.abstractotherThe explanatory note is 69 pages long, contains 34 figures, references to 24 literary sources, Appendix A, and 4 design documents. The object of the study is the process of using and improving Ukrainian speaking skills. The aim of the work is to enhance the effectiveness of the process of using and improving Ukrainian speaking skills through the development of a dialogue subsystem of an intelligent assistant robot. The technologies used include the automatic speech recognition system Whisper and the large language model GPT-4. Among the software tools used were Python, PostgreSQL, the Visual Studio Code development environment, and the libraries telebot, openai, and psycopg2. The speech recognition accuracy metric WER was calculated and amounted to 8.8%, indicating high efficiency of Whisper. Stability metrics of the GPT model were also calculated — reproducibility of 93% and variance of 0.0622, which points to the model’s consistent performance. Using LLM Evaluation, an F1-score of 0.82 was obtained, indicating a balanced precision and recall in detecting language errors.
dc.format.extent76 с.
dc.identifier.citationЧурікова, О. К Діалогова підсистема інтелектуального робота-асистента для вдосконалення розмовних навичок українською мовою : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Чурікова Орина Костянтинівна. – Київ, 2025. – 76 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77262
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectдіалогова підсистема
dc.subjectінтелектуальний робот-асистент
dc.subjectрозмовні навички українською мовою
dc.subjectмодель штучного інтелекту
dc.subjectPython
dc.subjectWhisper
dc.subjectGPT
dc.subjectdialogue subsystem
dc.subjectintelligent assistant robot
dc.subjectUkrainian speaking skills
dc.subjectartificial intelligence model
dc.subject.udc004.04
dc.titleДіалогова підсистема інтелектуального робота-асистента для вдосконалення розмовних навичок українською мовою
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Churikova_bakalavr.pdf
Розмір:
3.13 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 (ІСТ)
Бакалаврські роботи