• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Семёнов Тимофей Алексеевич
Глубокое обучение для диалоговых систем
Науки о данных
(Магистратура)
2019
Данная работа посвящена применению искусственных нейронных сетей в диалоговых системах, в частности для классификации диалоговых сессий на положительные и отрицательные с точки зрения человека.

В работе рассмотрены и проанализированы методы классификации диалоговых сессий, применяемые в современных диалоговых системах, участвовавших в конкурсе Alexa Prize Challenge.

В качестве основного метода классификации диалоговых сессий использовалась BERT архитектура нейронной сети. В работе также были рассмотрены другие подходы на основе bi-LSTM нейронных сетей.

В дополнении были предложены алгоритмы аугментации тренировочных данных, которые позволили улучшить качество обучаемых моделей.

Эксперименты проводились на закрытом наборе данных пользовательских диалоговых сессий в чат-боте https://replika.ai.

Качество классификации пользовательских сессий оценивалось по метрикам accuracy, precision и recall.

Ключевые слова: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ДИАЛОГОВЫЕ СИСТЕМЫ, ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР