Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U007300, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Чатбот на основі навчання з підкріпленням Автор Котирло Віталій ВолодимировичKotyrlo Vitalii Volodymyrovych Дата публікації 01-01-2019 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/29515 Видання Київ Опис Дипломна робота: 136 с., 15 рис., 21табл., 6 додатки, 19 джерел. Об’єктом дослідження є задача симулювання дискусії чи розмови з людиною відповідно до заданого практичного завдання. Предметом дослідження є методи і алгоритми навчання з підкріпленням для побудови діалогової системи у вигляді чат-боту. Метою дипломної роботи є розробка та навчання програмного продукту для реалізації діалогу природньою мовою між діалоговою системою та симулятором користувача з використанням методів глибокого навчання з підкріпленням. У роботі розроблено і навчено програмний продукт у вигляді чат-бота на основі глибокого навчання з підкріпленням, який демонструє роботу системи замовлення квитків в кінотеатрах. Побудовано симулятор користувача, який відіграв роль середовища для агента, який здатний завершувати 89% відсотків діалогів успіхів. Для реалізації інтерфейсу створено бот в месенджері Telegram. Чат-бот розгорнуто за допомогою сервісу Heroku для забезпечення безперервного доступу та можливості використання програми з будь-якого гаджету. Програма написана мовою Python з використанням PyCharm та Google Colaboratory. При написанні роботи використано наукові статті в галузі машинного навчання, глибокого навчання та глибокого навчання з підкріпленням. The work consist of 136 pages 15 images 21 tables 19 sources The theme: «A deep reinforcement learning chat-bot». .The object of research is the task of simulating a discussion or conversation with a person in accordance with a given practical task. The subject of the study is methods and algorithms of reinforcements learning for building a dialogue system in the form of chat-bot. The purpose of the thesis is to develop and teach the software product to implement a dialogue in the natural language between the dialogue system and the user's simulator using the methods of deep reinforcement learning. In the work, the software product in the form of a chat-bot was developed and trained on the basis of deep reinforcement learning, which demonstrates the work of the system of booking tickets in cinemas. A user simulator has been constructed, which has played the role of environment for agent that can complete 89% of the success dialogs. To implement the interface, a bot has been created in Telegram Messenger. The Chat-box is hosted with the help of Heroku to provide continuous access and the ability to use the program from any gadget. The program is written in Python using PyCharm and Google Colaboratory. Scientific articles in the field of machine learning, deep learning and deep reinforcement learning were used during writing the work. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити