Applied Research of Recurrrent Neural Networks in Technical Support Field
Neznanovas, Edvardas |
Sledevič, Tomyslav | Recenzentas / Rewiewer |
Rekurentinių neuronų tinklų taikomieji tyrimai techninės pagalbos uždaviniams spręsti. Magistro baigiamasis darbas informatikos inžinerijos laipsniui. Vilniaus Gedimino technikos universitetas. Vilnius, 2021, 41 p., 32 iliustr., 1 lent., 19 bibl., 2 priedai.Magistro baigiamojo darbo tikslas - sukurti žinučių atsakymų sistemą ir palyginti rekurentinių neuronų tinklų architektūrų veikimą joje. Šiame darbe apžvelgiamos analogiškos sistemos. Naudojant Python programavimo kalbą ir jai skirtas bibliotekas sukuriamas tinklo mokymo algoritmas. Mokymui taikomi duomenys gauti iš laisvai prieinamų duomenų šaltinių.Duomenų bazė yra paruošiama su 2,8 milijonų įrašų. Siekiama išbandyti skirtingus architektūrų panaudojimo scenarijus.
Applied research of recurrent neural networks in technical support field. Master thesis. Vilnius Gediminas Technical University. Vilnius, 2021, 41 p., 32 fig., 1 table, 19 lit., 2 annexes.The main goal of this thesis is to create a customer support chatbot and compare different recurrent neural network types in it. We overviewed literature with similar problems. Using Python programming language and multiple libraries model training algorithm was created. Dataset used in this work was collected from publicly available sources.Dataset consists of 2.8 million entries. Models were tested in a variety of different scenarios.