Inteligentni sustavi za davanje odgovora

master's thesis

• Title (english): Intelligent answering systems
• Author: Lipovača Matej
• Mentor: Božidar Kliček (mentor); MBZ: 95426
• Committee member: Alen Lovrenčić (član povjerenstva); MBZ: 218662
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Organization and Informatics; (Department of Information Systems Development); Varaždin
• Defense date and country: 2022-09-12, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences; Organization and Informatics

Abstract

U ovom diplomskom radu ću najprije objasniti što zapravo predstavlja sustav i na
koji način funkcionira sustav za davanje odgovora. U početku ću najprije ispričati o povijesti
samog sustava za davanje odgovora i koji su njegovi istraživački temelji. Zatim slijedi
arhitektura inteligentnog sustava koji se sastoji od 6 glavnih modula: modul za obradu
pitanja, modul vremenskog zaključivanja, modul ponovljenih pitanja, modul za traženje
znanja, modul za ekstrakciju odgovora te modul za upravljanje samog sustava. Nakon toga,
definirati prednosti sustava koji je temeljen na SpeedQA (eng. Speed Question Answering
- predstavlja ime sustava koji je utemeljen na brzinu odgovaranja na pitanja koja su
postavljena od strane korisnika te je razvijen od strane Higashinaka R., Sadamitsu K., Saito
K. i Kobayashi N.) modelu uz klasifikaciju po vrsti odgovora te pravovremena detekcija. Dat
ću pregled tehnologija, ujedno i analizirati tradicionalne sustave nastavnih metoda za
davanje odgovora i najpoznatiji tradicionalni algoritam koji je sastavljen prema modelu
sustava odgovora. U njemu su bitne metode koji se dijele prema frekvenciji-inverznoj
učestalosti dokumenta te metoda uređenja udaljenosti. Spomenut ću tehnologije koje su
povezane s dubokim učenjem te predstaviti model pitanja i odgovora koji je baziran prema
CNN-u te za sami kraj ovog poglavlja zaključiti s eksperimentalnim dizajnom i indeksom
evaluacije. Napravit ću samu analizu postojećih sustava za odgovora koji su danas
najpoznatiji na svim tržištima te dati usporedbu i njihove rezultate analize.
Drugi dio rada temeljit će se na kreiranju tj. realizaciji modela inteligentnog sustava
te ću definirati bazu podataka i odgovore, ujedno i izraditi korisničko sučelje koji će biti
izrađen u programu C# (WinForms). Koristit će se algoritam koji prepoznaje govor u obliku
funkcije te prema riječima pomoću algoritma prepoznati koji mu je idući zadatak za napraviti
(poput: dati odgovor na pitanje, otvoriti zadani prozor i sl.). Za sami kraj ću prikazati rad
ovog modela sustava za davanje odgovora te zaokružiti i usavršiti rad sa zaključkom gdje
ću iznijeti bitne značajke modela i zašto je on bitan u današnjem svijetu i zbog čega ima
veliku korištenost od svih ljudi koja bi zapravo predstavljala „novu“ revoluciju u tehnologiji
naspram ostalim produktima. Nakon zaključka će se popisati literatura, upotrijebljene slike,
grafove i video materijale te popis tablica za istraživanja i analiza gdje su korišteni kroz rad.

• Keywords: umjetna inteligencija; prepoznavanje govora; sustavi za davanje odgovora; obrada prirodnog jezika
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:641833
• Study programme: Title: Database and Knowledge Base Studies; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra informatike (magistar/magistra informatike)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Access restricted to authenticated users
• Created on: 2022-09-19 04:01:14