Primjena Transformer modela dubokog učenja na obradu prirodnog jezika

završni rad

• Naslov (engleski): Application of Deep Learning Transformer Model to Natural Language Processing
• Autor: Marko Belušić
• Mentor: Bogdan Okreša Đurić (mentor); MBZ: 367114
• Član povjerenstva: Markus Schatten (član povjerenstva); MBZ: 291806
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti); Varaždin
• Datum i država obrane: 2021-09-27, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

Rad obrađuje temu Transformer modela dubokog učenja, uz teorijske osnove vezane za njegovu arhitekturu i primjenu. U radu će biti objašnjeni elementi tog modela te kako njihova interakcija čini model koji je djelotvoran. Praktični dio rada sastoji se od izrade chatbota na temelju transformer modela treniranog na proizvoljnom podatkovnom skupu.

• Ključne riječi: umjetna inteligencija; obrada prirodnog jezika; nlp; Transformer; chatcbot
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:966978
• Studijski program: Naziv: Informacijski sustavi; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informatike (univ.bacc.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2021-10-04 04:20:21