Tvorba chatovacího robota s využitím hlubokých neuronových sítí

Bc. Tom SCHUH

Master's thesis

Design of chat robot with the use of deep neural networks

Abstract:

Diplomová práce se zabývá vytvoření chatbota s využitím umělé inteligence. Na začátku teoretické části, práce krátce představí historii chatbotů. Dále teoretická část představuje některé důležité části neuronové sítě a vysvětluje jejich princip. Poté diplomová práce popisuje některé typy neuronových sítí, například LSTM a GRU, které se často používají k vytváření chatbotů. Dále, tato část práce popisuje metody používané k zpracování přirozeného jazyka, jako je Bag-Of-Words nebo Word Embedding. Praktická část diplomové práce se zabývá vytvořením retrival-based chabota a simulaci aplikace pro jeho použití v reálném prostředí. Chatbot slouží k odpovídání na otázky ohledně pandemie Covid-19. Jako první praktická část představí datovou sadu, která byla použita k naučení chatbota. Dále je detailně vysvětlena softwarová implementace učícího skriptu a aplikace chatbota jako celku. Poslední část se zabývá experimenty na modelu samotném, kde je snaha dosáhnout co možná nejlepší přesnosti na validačních datech s použitím optimalizačních metod.

Abstract:

The master thesis focuses on a creating chatbot with using artificial intelligence. At the start of theoretical part, thesis briefly introduce a history of chatbots. Futhuremore the theoretical part introduces some important parts of neural network and explain their principle. Then the master thesis describes some types of neural networks, for exmaple LSTM and GRU, which are often used for creating chatbots. Furthermore, this part of thesis describes methods used for nature language processing, such as Bag-Of-Words or Word Embeggding. The practical part of this master thesis deals with the creation of a retrival-based chatbot and simulation of an aplication for its use in a real environment. Chatbot serves to answer questions about the Covid-19 pandemic. First, practical part introduce the dataset that is used for chatbot training. Furthermore is explained in detail the software implementation of training script and chatbot application as whole. The last part deals with experiments on the model itself, where the effort to achieve the best possible accuracy on the validation data using optimization methods.

Keywords

Chatbot, umělá inteligence, neuronové sítě, LSTM, vývoj

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 16. 4. 2021

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Ladislav Beránek, CSc.

UNIVERSITY OF SOUTH BOHEMIA IN ČESKÉ BUDĚJOVICE

Faculty of Economics

Master programme / field:
System Engineering and Informatics / Economic Informatics