Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Шукати за:

Роком видання
Автором
Назвою статті

Архітектура програмного застосунку питально-відповідальної підсистеми з елементами самонавчання

Глибовець А.М.1, Царук А.П.1
1 Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Повний текст (PDF)

УДК: 004.93
Мова публікації: Англійська
Stuc. intelekt. 2021; 26; (2):88-95

Анотація: У рамках даної роботи проведено аналіз програмних систем запитально-відповідного типу та їх базових архітектур. З розвитком технологій машинного навчання, створенням механізмів обробки природної мови (NLP), а також зростанням популярності віртуальних персональних помічників, які використовують можливості синтезу мовлення (перетворення тексту в мовлення), зростає потреба в розробці питально-відповідальних систем, які можуть вести персоналізований діалог з користувачем. Усі сучасні хмарні провайдери запропонували фреймворки для побудови питально-відповідальних систем, але ми все ще маємо проблему з персоналізованими діалогами на основі баз знань. Персоналізація дуже важлива, вона може висувати додаткові вимоги до архітектури системи при веденні діалогу з користувачем. Традиційно систему запитань-відповідей (QAS) розробляють у вигляді програми, що містить базу знань та інтерфейс користувача, що надає користувачеві відповіді на запитання, і засіб взаємодії з експертом. У цій статті ми аналізуємо сучасні підходи до розробки архітектури та намагаємося побудувати систему з блоків, які вже існують на ринку. Основними критеріями при обранні модулів NLP були: підтримка української мови, розуміння природної мови, функції автоматичного визначення сутностей (атрибутів), здатність побудови діалогового потоку, якість і повнота документації, можливості API та інтеграція із зовнішніми системами, можливості інтеграції зовнішніх баз знань. Після проведеного аналізу в статті пропонується детальна архітектура питально-відповідальної підсистеми з елементами самонавчання українською мовою. У роботі ви знайдете детальний опис основних семантичних компонентів системи (компонентів архітектури).

Ключові слова: питально відповідальні системи, чат-бот, Google Dialogflow, самонавчання, архітектура програмного застосунку.

Посилання:

  1. Ali Mohammed Nabil Allam, Mohamed Hassan Haggag. The Question Answering Systems: A Survey. International Journal of Research and Reviews in Information Sciences. 2012. 2. No3. pp.10-21.
  2. Wilhelm Hasselbring. Component-based software engineering. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering. May 2002.
  3. Google DialogFlow. Google Cloud Platform. [Electronic resource]. Available at: https://cloud.google.com/dialogflow/docs/
  4. Amazon Web Services. [Electronic resource]. Available at: https://docs.aws.amazon.com/
  5. Fourault Sebastien. "The Ultimate Guide To Designing A Chatbot Tech Stack" 2017. [Electronic resource]. Available at: https://chatbotsmagazine.com/the-ultimate-guide-to-designing-a-chatbot-tech- stack-333eceb431da
  6. Mark Richards. Software Architecture Patterns. O'Reilly Media, Inc. 2015.
  7. The Complete Guide to Chatbots in 2018. Sprout Social. [Electronic resource]. Available at: https://sproutsocial.com/insights/topics/chatbots
  8. DB-Engines Ranking. [Electronic resource]. Available at: https://db-engines.com/en/ranking

Переглянути повний текст статті (PDF)