Детальная информация

Название: Разработка диалогового помощника (чат-бот) с использованием нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Ильинцев Илья Андреевич
Научный руководитель: Малеев Олег Геннадьевич
Другие авторы: Локшина Екатерина Геннадиевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: диалоговые системы; чат-бот; нейронные сети; рекуррентные нейронные сети; трансформеры; dialogue systems; chat bot; neural networks; recurrent neural networks; transformers
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-1238
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\12839

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Работа посвящена исследованию в области задач NLP, связанных с обработкой текста, и применения решений этих задач для создания диалоговых систем. В ходе выполнения ВКР были затронуты следующие вопросы: • Рассмотрены основные виды современных диалоговых систем • Изучены архитектуры современных диалоговых систем • Рассмотрены модели для отдельных модулей чат-ботов (NLU, NER, генерации текста и т.д.) • Создана собственная диалоговая система, опирающаяся на проведенное исследование В работе подробно рассматриваются архитектуры моделей нейронных систем, использующихся при создании диалоговых систем. Как итог исследования - предоставляется реализация задаче-ориентированной диалоговой системы на базе менеджера Telegram.

The work is devoted to research in the field of NLP problems related to text processing, and the application of solutions to these problems to create dialog systems. During the implementation of the WRC, the following issues were raised: • The main types of modern dialogue systems are considered • The architecture of modern dialogue systems has been studied • Models for individual chatbot modules (NLU, NER, text generation, etc.) • Created our own dialogue system based on the conducted research The paper discusses in detail the architectures of models of neural systems used to create dialogue systems As a result of the research, the implementation of a task-oriented dialogue system based on the Telegram manager is provided.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ
    • 1.1. Базовая классификация диалоговых систем
    • 1.2. Архитектуры диалоговых систем
      • 1.2.1. Архитектура задаче-ориентированных ботов
      • 1.2.2. Архитектура диалоговых систем общего назначения
    • 1.3. Составляющие задаче-ориентированной диалоговой системы
      • 1.3.1. Векторное представление слов
      • 1.3.2. Блок NLU
      • 1.3.3. Блок NER
      • 1.3.4. Блок генерации ответов
      • 1.3.5. Современные архитектуры, подходящие для решения задач NER и Text Generation
    • 1.4. Итоги раздела
  • 2. Постановка задачи
    • 2.1. Формулирование требований к разрабатываемой системе
  • 3. Разработка диалоговой системы
    • 3.1. Формат датасета
    • 3.2. Описание работы диалогового менеджера
      • 3.2.1. Граф переходов
      • 3.2.2. Разрешение интента
    • 3.3. Реализация блока NLU
      • 3.3.1. Препроцессинг
    • 3.4. Модуль NER
    • 3.5. Модуль генерации текста
      • 3.5.1. Датасет для обучения
      • 3.5.2. Использование шаблонов
      • 3.5.3. Обучение
    • 3.6. Интеграция с Telegram
  • 4. Анализ результатов
    • 4.1. Анализ классификатора
    • 4.2. Анализ модели генерации
    • 4.3. Ручное тестирование системы
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Статистика использования

stat Количество обращений: 38
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика