Багатомовна діалогова система з використанням засобів штучного інтелекту
| dc.contributor.advisor | Павловський, Володимир Ілліч | |
| dc.contributor.author | Осика, Іван Олексійович | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-25T20:39:38Z | |
| dc.date.available | 2024-12-25T20:39:38Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | 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 | |
| dc.description.abstractother | Relevance of the topic: The growing need for a convenient, intuitive and efficient user interface in the context of globalization makes the development of multilingual dialog systems a topical issue. Such systems are able to support communication in different languages, which is key for international companies, educational institutions, travel companies, and other areas where customers may have different language priorities. Multilingual dialog systems provide more flexible interaction, simplify access to information, and increase customer satisfaction. Thanks to the development of natural language processing (NLP) and machine translation technologies, such systems have become a powerful tool for overcoming language barriers and improving communication efficiency. The relevance of the study is driven by the need to provide inclusive access to information resources, automate customer support, and increase productivity by simplifying communication processes. The use of multilingual dialog systems is one of the most promising technologies in the field of customer support automation and integration of language interfaces. Such systems not only facilitate communication, but also allow users to receive information in their native language, which significantly increases satisfaction. They also help reduce the workload of support staff and optimize workflows through automation. In the context of business globalization, multilingual dialog systems open up new opportunities for companies seeking to provide convenient and accessible service on a global level, adapted to different cultural and linguistic environments. This is becoming a critical factor in areas such as medicine, tourism, education, and financial services, where customers expect a personalized approach in a language they understand. The object of research is multilingual natural language processing technologies that allow dialog systems to support multilingual communication and adapt to different cultural contexts. The subject of the research is the creation of a multilingual dialog system capable of processing queries in different languages, providing users with a convenient and accessible interface for interacting with information systems, databases and other resources. The purpose of this research is to develop a multilingual dialog system capable of supporting communication in several languages, providing inclusive access to information, convenient customer service for clients of different language groups, and increasing the efficiency of information queries. Such a system is intended to contribute to increased customer satisfaction, expanded customer base, and improved user experience. Research methods: We used tools and methods of natural language processing (NLP), machine translation, and speech recognition technologies. To process natural language and support multilingualism, we used models based on Hugging Face Transformers, which allow us to adapt the system to different language environments. Integration with the DeepL service provided automatic translation, which makes communication efficient and accessible to users from different language regions. The scientific novelty lies in the development of a multilingual dialog system with support for machine translation and adaptation to the cultural context. The use of transformer-based models in combination with automatic translation tools allows us to create a system that adapts to specific language features while maintaining high accuracy and flexibility in query processing. The practical value of the work lies in the creation of a multilingual dialog system that can be used in international business, education, medicine, and tourism to automate customer support, optimize business processes, and increase user satisfaction. The system allows companies to expand their presence in new markets by providing convenient customer service regardless of language. Testing of the system: The results were tested by creating a prototype of a multilingual dialog system that was tested in several languages. The prototype confirmed the effectiveness of the proposed methods in the laboratory and demonstrated the possibility of implementation in real business environments. Structure and scope of the work. The master's thesis consists of an introduction, four chapters, and conclusions. – The introduction substantiates the relevance of the topic, formulates the purpose and objectives of the study, describes the scientific novelty and practical significance of the work, and provides data on the testing and implementation of the results. – The first section contains an analysis of recent research in the field of multilingual dialog systems, NLP methods, natural language processing, machine translation applications, and their importance for providing multilingual support. – The second section provides an overview of the tools needed for speech recognition, natural language processing, and translation, including transformer-based models from Hugging Face and DeepL. The system architecture is described, which supports its flexibility and adaptation to different language environments. – The third section describes the system's functionality, its ability to process multilingual requests, use automatic translation, and ensure adaptation to cultural contexts. – The fourth section is devoted to testing the system, analyzing the results and demonstrating its effectiveness in processing requests in different languages. The potential implementation of the system in business environments and various industries is assessed. The results of the work are analyzed in the conclusions The work is completed on 96 sheets, contains links to the list of used literary sources from 21 titles. The work contains 27 figure. Keywords: multilingual dialog system, automation, natural language processing, machine translation, speech recognition, artificial intelligence, multilingual support, Hugging Face, DeepL. | |
| dc.format.extent | 96 с. | |
| dc.identifier.citation | Осика, І. О. Багатомовна діалогова система з використанням штучного інтелекту : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Осика Іван Олексійович. – Київ, 2024. – 96 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/71342 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | багатомовна діалогова система | |
| dc.subject | автоматизація | |
| dc.subject | обробка природної мови | |
| dc.subject | машинний переклад | |
| dc.subject | розпізнавання мовлення | |
| dc.subject | штучний інтелект | |
| dc.subject | багатомовна підтримка | |
| dc.subject | Hugging Face | |
| dc.subject | DeepL | |
| dc.subject | multilingual dialog system | |
| dc.subject | automation | |
| dc.subject | natural language processing | |
| dc.subject | machine translation | |
| dc.subject | speech recognition | |
| dc.subject | artificial intelligence | |
| dc.subject | multilingual support | |
| dc.subject.udc | 004.05 | |
| dc.title | Багатомовна діалогова система з використанням засобів штучного інтелекту | |
| dc.type | Master Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- Osyka_KV_31mp_magistr.docx
- Розмір:
- 1.68 MB
- Формат:
- Microsoft Word XML
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: