Спосіб розробки чат бота на основі глибокого навчання для NLP
Ескіз недоступний
Дата
2020
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Робота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 71 аркуш основного тексту, 30 ілюстрацій, 1 таблиця. При підготовці використовувалася література з 35 різних джерел.
Актуальність.
У цій магістерській дисертації розглядається актуальна наукова тема, а саме створення робота, здатного розмовляти з справжньою людиною. Людство одержимо ще с часів Да Вінчі ідеєю автоматизації роботами завдань людини, не кажучи про те, що ті самі роботі мають з нами розмовляти та підтримувати логічний ланцюг розповіді.
Проте активне конструювання та впровадження цієї ідеї припадає лише на початок століття. І хоча нейронні мережі булі відкриті ще, приблизно, в 1940-х роках, мала обчислювальна потужність тодішніх комп'ютерів не давала розвиток галузі Машинного навчання. Наразі нейроні мережі використовуються майже у всьому, що вимагає автоматика та де інші алгоритми не мають успіху, як наприклад, у області комп'ютерного зору, для створення навігаторів, класифікації фотографії та створення штучного інтелекту в загалі.
Область створення чат ботів не є новою – такі гіганти програмної індустрії, як Apple, Amazon та Google вже не один рік будують помічників-роботів, з якими можна спілкуватися. Запропонований у цій магістерській дисертації спосіб може бути прикладом нетривіального вирішення вище описаної проблеми та нового підходу до спільного використання різних методів глибокого навчання.
Мета і завдання дослідження. Метою магістерської роботи є розробка способу тренування штучної нейронної мережі на основі глибокого навчання для NLP, яка спроможна відповідати на прямі запитання людини.
Для досягнення мети дослідження поставлено і вирішено такі завдання:
• дослідження принципів машинного навчання;
• дослідження структури та принципів побудови нейронних мереж;
• розробка програмної моделі нейронних мереж з довгою короткочасною пам’ятю;
• ілюстрація роботи моделі та аналіз отриманих результатів
Об’єкт дослідження – чат бот на основі принципів NLP та нейронних мереж.
Предмет дослідження – нейроні мережі з довгою короткочасною оперативною пам'яттю.
Методи досліджень. Для досягнення поставлених в магістерській роботі задач, використано нейроні мережі з довгою короткочасною пам’яттю.
Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає у наступному:
• запропоновано спосіб побудови чат бота на базі нейронних мереж;;
• розроблено програмний продукт, а саме, чат бота, здатного відповідати на прямі запитання.
Проведене дослідження дає можливість використання розробленої моделі для конструювання чат ботів та більш детального розуміння їх використання.
Особистий внесок здобувача. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані теоретичні та прикладні результати, що відносяться до вирішення задачі побудови чат бота на основі нейронних мереж. Формулювання мети та завдань дослідження проводилось спільно з науковим керівником.
Практична цінність. Отримані результати можуть використовуватися у майбутніх дослідженнях за напрямками:
• побудова штучного інтелекту;
Опис
Ключові слова
чат бот, нейроні мережі, глибоке навчання, обробка природного мови, нейроні мережі з довгою короткочасною пам'яттю, мережі оперативної пам'яті, neural networks, deep learning, NLP, RNN, LSTM
Бібліографічний опис
Моспан, П. О. Спосіб розробки чат бота на основі глибокого навчання для NLP : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Моспан Павло Олександрович. – Київ, 2020. – 71 с.