Введение 3
Теоретические основы для создания диалогового бота 6
Инструменты разработки 6
Анализ существующих решений 12
Проектирование и разработка 15
Создание бота 15
Функционал 16
Получение данных 19
Обработка данных 21
Обучение диалогового бота 25
Тестирование 30
Заключение 36
Список литературы 38
Приложение 40
Работа над такими проектами прогрессирует с каждым днём, и это конечно же рассматривается как большой вклад в будущее. На данный момент существует большое количество ботов, но совершенству нет пределов, поэтому вопрос «как сделать еще лучше, эффективнее, мощнее?» остается открытым.
Киберпространство не ограничивает пользователей в этом плане, поэтому диалоговый бот можно создать каждый, однако первый вопрос, который возникает в голове — на чем его обучать, какие данные следует взять и какие функции присвоить?
Целью выпускной квалификационной работы является создание диалогового бота на текстах из социальных сетей с применением методов искусственного интеллекта.
Для достижения поставленной цели определены следующие задачи:
• Изучение методов искусственного интеллекта;
• Получение данных из цифровой среды;
• Формирование функций для диалогового бота
• Реализация бота, обученного на текстах из социальной сети.
Объектом исследования дипломного проекта является диалоговый бот, предметом исследования — методы искусственного интеллекта.
Структура работы состоит из 2 частей: теоретической и практической. В первой части описываются инструменты, технологии, методы, с помощью которого создавался бот, во второй — разработка программы.
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Применение методов искусственного интеллекта для обучения диалогового бота на текстах из социальных сетей. А также похожие готовые работы: страница 2 #9106199
Артикул: 9106199
- Предмет: Программирование
- Уникальность: 75% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2023 году
- Количество страниц: 51
- Формат файла: docx
1 999p.
1. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/339766/ , свободный (Дата обращения 09.06.2023)
2. Машинное обучение: просто о сложном [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sbercloud.ru/ru/warp/blog/machine-learning-about, свободный (Дата обращения 05.06.2023)
3. Маккини У. Python и анализ данных / пер. с анг. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 540 с.: ил.
4. Основы Natural Language Processing для текста [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/Voximplant/blog/446738/, свободный (Дата обращения 20.05.2023)
5. Марк Саммерфилд Программирование на Python 3. Подробное руководство. – Пер. с англ. – СПб.: СимволПлюс, 2009. – 608 с.
6. Обработка естественного языка (NLP) методами машинного обучения в Python [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/687796/, свободный (Дата обращения 15.05.2023)
7. Реализация векторизации в машинном обучении [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://machinelearningmastery.ru/vectorization- implementation-in-machine-learning-ca652920c55d/, свободный (Дата обращения 08.06.2023)
8. Введение в машинное обучение [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/post/448892/, свободный (Дата обращения 01.06.2023)
9. Шолле Франсуа Ш78 Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание. — СПб.: Питер, 2023. — 576 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»)
10. Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/ods/blog/322076/, свободный (Дата обращения 09.06.2023)
2. Машинное обучение: просто о сложном [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sbercloud.ru/ru/warp/blog/machine-learning-about, свободный (Дата обращения 05.06.2023)
3. Маккини У. Python и анализ данных / пер. с анг. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 540 с.: ил.
4. Основы Natural Language Processing для текста [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/Voximplant/blog/446738/, свободный (Дата обращения 20.05.2023)
5. Марк Саммерфилд Программирование на Python 3. Подробное руководство. – Пер. с англ. – СПб.: СимволПлюс, 2009. – 608 с.
6. Обработка естественного языка (NLP) методами машинного обучения в Python [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/687796/, свободный (Дата обращения 15.05.2023)
7. Реализация векторизации в машинном обучении [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://machinelearningmastery.ru/vectorization- implementation-in-machine-learning-ca652920c55d/, свободный (Дата обращения 08.06.2023)
8. Введение в машинное обучение [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/post/448892/, свободный (Дата обращения 01.06.2023)
9. Шолле Франсуа Ш78 Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание. — СПб.: Питер, 2023. — 576 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»)
10. Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/ods/blog/322076/, свободный (Дата обращения 09.06.2023)
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Применение методов искусственного интеллекта для обучения диалогового бота на текстах из социальных сетей |
| Артикул: | 9106199 |
| Дата написания: | 23.06.2023 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программирование |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 75% |
| Количество страниц: | 51 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
Работа включает в себя только пояснительную записку и листинг программы
Работа включает в себя только пояснительную записку и листинг программы
Файлы артикула: Применение методов искусственного интеллекта для обучения диалогового бота на текстах из социальных сетей. А также похожие готовые работы: страница 2 по предмету программирование
Пролистайте "Применение методов искусственного интеллекта для обучения диалогового бота на текстах из социальных сетей. А также похожие готовые работы: страница 2" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 22.01.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 75% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 61 работу. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Web-приложение для сети аптек
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Web-приложение социальной сети для оказания и поиска услуг с элементами защиты информации