Багатомовна діалогова система з використанням засобів штучного інтелекту
Ескіз недоступний
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми: Зростаюча потреба у зручному, інтуїтивному і ефективному інтерфейсі для користувачів в умовах глобалізації обумовлює актуальність розробки багатомовних діалогових систем. Такі системи здатні підтримувати комунікацію різними мовами, що є ключовим для міжнародних компаній, освітніх установ, туристичних компаній та інших сфер, де клієнти можуть мати різні мовні пріоритети. Багатомовні діалогові системи забезпечують більш гнучку взаємодію, спрощують доступ до інформації, а також сприяють підвищенню рівня задоволеності клієнтів. Завдяки розвитку технологій обробки природної мови (NLP) та машинного перекладу, такі системи стали потужним інструментом для подолання мовних бар’єрів і підвищення ефективності комунікації. Актуальність дослідження обумовлена потребою забезпечення інклюзивного доступу до інформаційних ресурсів, автоматизації підтримки клієнтів та підвищення продуктивності за рахунок спрощення процесів спілкування.
Застосування багатомовних діалогових систем є однією з найбільш перспективних технологій у галузі автоматизації підтримки клієнтів та інтеграції мовних інтерфейсів. Такі системи не тільки полегшують спілкування, але й дозволяють користувачам безперешкодно отримувати інформацію рідною мовою, що значно підвищує рівень задоволеності. Вони також сприяють зменшенню навантаження на працівників служби підтримки та оптимізують робочі процеси за рахунок автоматизації. В умовах глобалізації бізнесу багатомовні діалогові системи відкривають нові можливості для компаній, що прагнуть забезпечити зручний і доступний сервіс на глобальному рівні, адаптований до різних культурних і мовних середовищ. Це стає критичним фактором у таких сферах, як медицина, туризм, освіта та фінансові послуги, де клієнт очікує персоналізованого підходу на зрозумілій йому мові.
Об’єктом дослідження є технології багатомовної обробки природної мови, які дозволяють діалоговим системам підтримувати багатомовне спілкування та адаптуватися до різних культурних контекстів.
Предметом дослідження є створення багатомовної діалогової системи, що здатна обробляти запити різними мовами, забезпечуючи користувачам зручний і доступний інтерфейс для взаємодії з інформаційними системами, базами даних та іншими ресурсами.
Метою даної наукової роботи є розробка багатомовної діалогової системи, здатної підтримувати комунікацію на кількох мовах, що забезпечує інклюзивний доступ до інформації, зручне обслуговування клієнтів різних мовних груп та підвищення ефективності роботи з інформаційними запитами. Така система покликана сприяти підвищенню задоволеності клієнтів, розширенню клієнтської бази та покращенню якості взаємодії з користувачами.
Методи дослідження: У роботі використовувалися інструменти та методи обробки природної мови (NLP), машинного перекладу, а також технології розпізнавання мови. Для обробки природної мови й підтримки багатомовності використовувалися моделі на базі Hugging Face Transformers, які дозволяють адаптувати систему до різних мовних середовищ. Інтеграція з сервісом DeepL забезпечила можливість автоматичного перекладу, що робить комунікацію ефективною та доступною для користувачів з різних мовних регіонів.
Наукова новизна полягає в розробці багатомовної діалогової системи з підтримкою машинного перекладу та адаптації до культурного контексту. Використання моделей на основі трансформерів у поєднанні з інструментами для автоматичного перекладу дозволяє створити систему, що адаптується до специфічних мовних особливостей, зберігаючи високу точність і гнучкість при обробці запитів.
Практична цінність роботи полягає у створенні багатомовної діалогової системи, яку можна застосовувати в міжнародному бізнесі, освіті, медицині та туризмі для автоматизації підтримки клієнтів, оптимізації бізнес-процесів і підвищення задоволеності користувачів. Система дозволяє компаніям розширювати свою присутність на нових ринках, забезпечуючи зручне обслуговування клієнтів незалежно від мови.
Апробація роботи: Результати були апробовані шляхом створення прототипу багатомовної діалогової системи, що пройшов тестування на кількох мовах. Прототип підтвердив ефективність запропонованих методів у лабораторних умовах і продемонстрував можливість упровадження в реальних бізнес-середовищах.
Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків.
• У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та завдання дослідження, описано наукову новизну і практичну значущість роботи, наведено дані про апробацію та впровадження результатів.
• Перший розділ містить аналіз останніх досліджень у галузі багатомовних діалогових систем, методів NLP, обробки природної мови, застосування машинного перекладу та їхнього значення для забезпечення багатомовної підтримки.
• Другий розділ охоплює огляд інструментів, необхідних для розпізнавання мовлення, обробки природної мови та перекладу, включаючи моделі на основі трансформерів від Hugging Face та DeepL. Описано архітектуру системи, яка підтримує її гнучкість і адаптацію до різних мовних середовищ.
• Третій розділ містить опис функціональних можливостей системи, її здатність обробляти багатомовні запити, використовувати автоматичний переклад і забезпечувати адаптацію до культурних контекстів.
• Четвертий розділ присвячений тестуванню системи, аналізу результатів і демонстрації її ефективності при обробці запитів на різних мовах. Оцінено потенційне впровадження системи в бізнес-середовище та різні галузі.
У висновках проаналізовано результати роботи.
Робота виконана на 96 аркуші, містить посилання на список літературних джерел з 21 найменування. У роботі наведено 27 рисунків.
Ключові слова: багатомовна діалогова система, автоматизація, обробка природної мови, машинний переклад, розпізнавання мовлення, штучний інтелект, багатомовна підтримка, Hugging Face, DeepL
Опис
Ключові слова
багатомовна діалогова система, автоматизація, обробка природної мови, машинний переклад, розпізнавання мовлення, штучний інтелект, багатомовна підтримка, Hugging Face, DeepL, multilingual dialog system, automation, natural language processing, machine translation, speech recognition, artificial intelligence, multilingual support
Бібліографічний опис
Осика, І. О. Багатомовна діалогова система з використанням штучного інтелекту : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Осика Іван Олексійович. – Київ, 2024. – 96 с.