Inteligentni sustavi za davanje odgovora

diplomski rad

• Naslov (engleski): Intelligent answering systems
• Autor: Lipovača Matej
• Mentor: Božidar Kliček (mentor); MBZ: 95426
• Član povjerenstva: Alen Lovrenčić (član povjerenstva); MBZ: 218662
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za razvoj informacijskih sustava); Varaždin
• Datum i država obrane: 2022-09-12, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

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.

• Ključne riječi: umjetna inteligencija; prepoznavanje govora; sustavi za davanje odgovora; obrada prirodnog jezika
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:641833
• Studijski program: Naziv: Baze podataka i baze znanja; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Pristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
• Datum i vrijeme pohrane: 2022-09-19 04:01:14