Бібліотека з функцією форуму на основі глибинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДолголенко, Олександр Миколайович
dc.contributor.authorЛейзьо, Сергій Іванович
dc.date.accessioned2022-02-07T14:13:24Z
dc.date.available2022-02-07T14:13:24Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenThe diploma thesis consists of an introduction and the four chapters. Total amount of the thesis: 96 main text sheets, 22 illustrations and 37 tables. Literature from the 10th sources. Topicality. The artificial intelligence technologies are becoming linked more closely to the business ideas. They have become the main key in creating software products. It is no longer experiments and the attempts to introduce the new approaches to solving problems today, but really optimal solutions for the systems of the different directions, which become effective in solving the problems - lack of predictability, dictionaries creating necessity and limited range of the possibilities. More and more examples and documentations about the artificial intelligence, which helps to choose a correct solution to resolve the problem, in case of questions or difficulties in development process, you can search out the online forums, communication platforms, specialized sites in which you can find the methods (keys) to solve the problem. The purpose of this master's thesis is: To develop a language recognition module which based on the artificial intelligence. Connects to a web application and solves the language recognition problem. Based on the trained model neural network technology. The following tasks were set and solved: to analyze the existing solution to investigate the problem of the language recognition; consider the principles of the neural network technology; choose the most optimal architecture; develop a language recognition algorithm; develop a web application; combine the language recognition module with the web application; test a joint work; Develop a startup. The object of research is a speech recognition using neural networks. The subject of research is the neural network-based system which solve the speech recognition problem. Research methods. The recurrent neural network technologies. The scientific novelty of the thesis is as follows: of the language recognition problem solution by using the text recognition method based on the analysis of the text by recurrent neural networks. developed a software product for automatic text recognition based on neural networks. automatic text recognition software product done and based on the neural networks for further translations the text of discussions for relevant forum topics into the language chosen by the user. Personal contribution. The master's thesis is an independently performed work based on the modern technologies, reflects the author's approach to software product development. The results confirm the solution of the master's thesis with the machine learning technology help. The thesis goals and objectives of the study were conducted in conjunction with the supervisor. Practical value. The obtained results can be applied and used in the following areas: language recognition systems development text analysis and keyword selection; combination with the artificial intelligence translator; increasing the number of supported languages;uk
dc.description.abstractukРобота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 96 аркушів основного тексту, 22 ілюстрації, 37 таблиць. При підготовці використовувалась література з 10-ти джерел. Актуальність. З кожним роком все більше розвиваються технології штучного інтелекту і щільно пов’язуються з бізнес ідеями. Вони стали ключовими при створенні програмних продуктів. На сьогоднішній день це вже не експерименти і спроби запровадити нові підходи до вирішення завдань, а дійсно оптимальні рішення для систем різних направлень, що мають ефективне значення при вирішенні поставлених завдань і вирішують проблему минулих технологій – відсутність можливості передбачувати, необхідність у створенні словників та цілком обмежене коло можливостей. Все більше прикладів і документації з’являється по штучному інтелекту, що допомагає підібрати для себе необхідний варіант вирішення поставленого завдання, у разі виникнення питань, або складнощів при розробці є можливість звернутися до онлайн-форумів, платформ для спілкування, спеціалізованих сайтів, де можна знайти методи (шляхи) вирішення проблеми. Мета і завдання дослідження. Метою даної магістерської роботи є розробка модуля розпізнавання мови на основі штучного інтелекту який пов’язується з веб-додатком, що вирішує проблему розпізнавання мови та використовує модель, навчену за допомогою технології нейронних мереж. Для досягнення мети дослідження поставлено і вирішено такі завдання: проаналізувати існуючі рішення подолання проблеми розпізнавання мови; розглянути принципи технології нейронних мереж; вибрати найбільш оптимальну архітектуру; розробити алгоритм розпізнавання мови; розробити веб-додаток; поєднати модуль розпізнавання мови з веб-додатком; протестувати сумісну роботу; розробити стартап для програмного продукту Об’єкт дослідження – підходи до подолання проблеми розпізнавання мови за допомогою нейронних мереж. Предмет дослідження – розробка системи основаної на нейронній мережі, що вирішить проблему розпізнавання мови. Методи досліджень. Для досягнення поставлених завдань у магістерській роботі, використано технології рекурентної нейронної мережі. Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає у наступному: запропоновано вирішення проблеми розпізнавання мови шляхом аналізу тексту написаного користувачем системи, що базується на аналізі тексту з допомогою використання технології рекурентних нейронних мереж. розроблено програмний продукт для автоматичного розпізнавання тексту на основі нейронних мереж для подальшого перекладу тексту обговорень для відповідних тем форуму на вибрану користувачем мову. Особистий внесок здобувача. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, яка базується на сучасних технологіях, відображає авторський підхід до розробки програмного продукту. Отримані результати відображають вирішення поставленого завдання магістерської дисертації, а також, проблеми розпізнавання мови за допомогою технології машинного навчання. Формування тема, мети та завдань дослідження проводилися спільно з науковим керівником. Практична цінність. Отримані результати можуть застосовуватися і використовуватися за напрямками: розробка систем розпізнавання мови за допомогою аналізу тексту і виділення ключових слів; вдосконалення технології та поєднання її з перекладачем на основі штучного інтелекту; доповнення функціоналу, розширення кількості підтримуваних мов; Ключові слова. Системи розпізнавання мов, нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, аналіз тексту, прогнозування мови, веб-додаток, проблема передбачення та розпізнавання мови, класифікація тексту відповідно до мови.uk
dc.format.page102 c.uk
dc.identifier.citationЛейзьо, С. І. Бібліотека з функцією форуму на основі глибинного навчання : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Лейзьо Сергій Іванович. – Київ, 2021. – 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46203
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсистеми розпізнаванняuk
dc.subjectрозпізнавання мовuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectрекурентні нейронні мережіuk
dc.subjectаналіз текстуuk
dc.subjectпрогнозування мовиuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleБібліотека з функцією форуму на основі глибинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи