Кисельов, Геннадій ДмитровичШаптала, Роман Віталійович2019-03-252019-03-252018Шаптала, Р. В. Емоційна нейронна діалогова система зі знаннями для пошуку онлайн курсів : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології (Системне проектування сервісів) / Шаптала Роман Віталійович. – Київ, 2018. – 92 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26903Робота виконана на 82 сторінках, містить 9 ілюстрацій, 26 таблиць. При підготовці використовувалась література з 38 джерел. Актуальність теми дослідження полягає в тому, що поточні діалогові системи охоплюють лише семантичну та граматичну складові природньої мови, ігноруючи емоційне забарвлення необхідне при живому спілкуванні, а тому вимагають механізмів інтеграції емоційності при розмові. Крім того, здатність надати таким системам специфічних знань та можливості здійснювати обдуманий пошук та рекомендації є дуже важким завданням та потребує подальших досліджень. Таким чином створення діалогової системи, яка може імпонувати емоціям користувача та має знання про онлайн курси, здатне сприяти прискореному навчанню фахівців у певній області. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є створення емоційної нейронної діалогової системи зі знаннями для пошуку онлайн курсів. Поставлена мета вимагає вирішення наступних наукових задач: 1) аналіз та класифікація емоцій у текстових даних, зокрема діалогових репліках; 2) розробка механізму емоційності у нейронних діалогових системах; 3) розробка семантичної моделі пошуку онлайн курсів за їх текстовим описом. Об’єкт досліджень - процес текстової взаємодії людина-машина. Предмет досліджень - діалогова система з емоціями та знаннями на тему онлайн курсів і здатністю рекомендувати їх. Методи досліджень. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів, проектування логічних структур даних. Наукова новизна. Наукова новизна дипломної роботи полягає в тому, що розроблена система є першою емоційною нейронною діалоговою системою для рекомендації онлайн курсів. У ній при спілкуванні на сторонні від освіти теми, можна контролювати емоційність відповідей даної системи, що не було можливим у попередніх розробках, пов’язаних з НДС. Потенційні застосування та практична цінність результатів дипломної роботи: 1) Розроблений механізм емоційності можна застосувати для покращення існуючих нейронних діалогових систем та додатків на їх основі; 2) Розроблений метод контролю емоційного забарвлення відповідей можна розширити і для контролю інших аспектів природнього спілкування, наприклад стилю мовлення; 3) Дану систему можна запровадити як додатковий ресурс пошуку матеріалів у освітніх системах.ukнейронна діалогова системаемоційністьрекурентна нейронна мережаFastTextвектор сутностіentity vectorrecurrent neural networkemotionalityneural dialogue systemMaster Thesis92 с.004.453