Чат-бот на основі методів навчання з підкріпленням

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorДонєв, Данило Романович
dc.date.accessioned2023-09-18T13:51:01Z
dc.date.available2023-09-18T13:51:01Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота містить 112 сторінок, 17 рисунків, 8 таблиць, 2 додатки, 20 джерел. Ця дипломна робота присвячена розробці чат-бота на основі методів навчання з підкріпленням. Чат-боти стають все більш популярними інструментами для спілкування та взаємодії з користувачами в різних додатках, включаючи соціальні мережі, месенджери та веб-сайти. Використання методів навчання з підкріпленням дозволяє розробити чат-бота, який може самостійно навчатися та вдосконалювати свої навички шляхом взаємодії з оточуючим середовищем. Для реалізації чат-бота було використано популярний фреймворк машинного навчання з підкріпленням і здійснено розробку та тренування моделі. Розроблено програмний продукт мовою програмування Python. Основною метою цієї роботи є створення ефективного та взаємодіючого чат-бота, який здатний розуміти запити користувачів та надавати змістовні відповіді, використовуючи методи навчання з підкріпленням. Результати дослідження та розробки включають оцінку продуктивності та ефективності чат-бота, а також аналіз якості його відповідей. Отримані результати свідчать про потенційні можливості та переваги використання методів навчання з підкріпленням у розробці чат-ботів. Використання цих методів дозволяє покращити рівень взаємодії та якості послуг, що надаються користувачам. Дана робота може послужити основою для подальших досліджень та розробок в галузі розумних чат-ботів та розширити наше розуміння можливостей застосування методів навчання з підкріпленням у цій області.uk
dc.description.abstractotherThe work contains 112 pages, 17 figures, 8 tables, 2 appendices, 20 references. This work focuses on the development of a chatbot based on reinforcement learning methods. Chatbots are becoming increasingly popular tools for communicating and interacting with users in various applications, including social networks, instant messengers, and websites. The use of reinforcement learning techniques allows us to develop a chatbot that can learn independently and improve its skills by interacting with the environment. In this work, we investigate various aspects of chatbots based on reinforcement learning methods. A popular reinforcement learning framework was used to implement the chatbot, and a model was developed and trained. Developed program product using Python language. The main goal of this work is to create an effective and interactive chatbot that is able to understand user queries and provide meaningful answers using reinforcement learning methods. The results of the research and development include an evaluation of the chatbot's performance and efficiency, as well as an analysis of the quality of its answers. The obtained results demonstrate the potential opportunities and advantages of using reinforcement learning methods in chatbot development. The use of these methods can improve the level of interaction and the quality of services provided to users. This work can serve as a basis for further research and development in the field of smart chatbots and expand our understanding of the possibilities of using reinforcement learning methods in this area.uk
dc.format.extent112 с.uk
dc.identifier.citationДонєв, Д. Р. Чат-бот на основі методів навчання з підкріпленням : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Донєв Данило Романович. – Київ, 2023. – 112 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60458
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectдіалогові системиuk
dc.subjectчат-ботuk
dc.subjectнавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectсимуляція користувачаuk
dc.subjectобробка природньої мовиuk
dc.subjectінформаційний пошукuk
dc.subjectбаза знаньuk
dc.subjectdialog systemsuk
dc.subjectchatbotuk
dc.subjectreinforcement learninguk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectuser simulationuk
dc.subjectnatural language processinguk
dc.subjectinformation retrievaluk
dc.subjectknowledge baseuk
dc.titleЧат-бот на основі методів навчання з підкріпленнямuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи