Komunikační agent pro informace o Brně
Loading...
Date
Authors
Jurkovič, Juraj
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom tejto práce je preskúmať a následne aplikovať techniky a technické riešenia pri vývoji informačných agentov. Práca sa zameriava na riešenia jednotlivých podproblémov pomocou existujúcich systémov, prepojenie týchto systémov, jejich prispôsobenie pre danú doménu a implementáciu jednotlivých modulov. Uživateľské rozhranie je postavené na multiplatformnej četovacej aplikácii Telegram. Extrakciu informácií zo vstupu uživatela vykonáva služba Dialogflow. Pre uspokojenie požiadavky užívateľa je použitých niekoľko externých služieb. Pre vyhľadávanie v štruktúrovaných dátach je použitá technológia Elasticsearch. Pre extrakciu odpovedí z voľného textu je použitý systém R-net. Výsledkom je systém ktorého znalostnú bázu, ako aj množinu dotazov ktoré je schopný uspokojiť, možno jednoducho rozšíriť a ktorý môže byť nasadený na ľubovoľnú četovaciu platformu.
The goal of this thesis is explore and subsequently apply techniques and technical solutions in development of information agents. Thesis primarily focuses on solving individual sub tasks using state of the art systems, interconnecting these systems, their adoption for specific domain and implementation of individual modules of communication agent system. User interface is based on multi-platform chat application Telegram. Information extraction from user input is executed by Dialogflow. Several external services are used for user request fulfillment. Elasticsearch is used for searching structured data. For answering open domain questions from free text we use R-net implementation. The resulting can have both ,its knowledge base and range of requests it can fulfill, easily extended and can be deployed to chat platform of choice.
The goal of this thesis is explore and subsequently apply techniques and technical solutions in development of information agents. Thesis primarily focuses on solving individual sub tasks using state of the art systems, interconnecting these systems, their adoption for specific domain and implementation of individual modules of communication agent system. User interface is based on multi-platform chat application Telegram. Information extraction from user input is executed by Dialogflow. Several external services are used for user request fulfillment. Elasticsearch is used for searching structured data. For answering open domain questions from free text we use R-net implementation. The resulting can have both ,its knowledge base and range of requests it can fulfill, easily extended and can be deployed to chat platform of choice.
Description
Keywords
rozpoznávanie pomenovaných entít, rozpoznávanie entít, odpovedanie na otázky, extrakcia informácií, umelá inteligencia, strojové učenie, četboti, zisťovanie zámeru, dialógové systémy, informační agenti, named entity recognition, entity recognition, question answering, information extraction, artificial intelligence, machine learning, chatbots, intent classification, dialogue systems, information agents
Citation
JURKOVIČ, J. Komunikační agent pro informace o Brně [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen)
Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-13
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Oponent hodnotil práci stupněm 4F, protože nebyla dodrže citační etika. Student nedokázal vyvrátit výtky oponenta. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. Otázky u obhajoby: Vo Vašej práci, na strane 18, popisujete framework DeepPavlov, ktorý využívate pre extrakciu odpovede zo získaného kontextu. Popisujete, že Váš framework používa 3 vrstvy obojsmerného GRU modelu, ktorý je alternatívou k podobnému LSTM modelu. Vysvetlite rozdiely medzi rekurentnými neurónovými sieťami LSTM a GRU a popíšte ich teoretické výhody a nevýhody.
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení