Simple view
Full metadata view
Authors
Statistics
Closed-domain automatic question answering system based on NLP techniques
System automatycznego udzielania odpowiedzi w zamkniętej domenie, oparty o techniki przetwarzania języka naturalnego
wirtualny doradca, chatbot, nlp, przetwarzanie języka naturalnego, ml, nauczanie maszynowe, rest, api, python, flask, QnA Maker, odpowiadanie na pytania
conversational agent, chatbot, nlp, natural language processing, ml, machine learning, rest, api, python, flask, QnA Maker, question answering
Systemy sztucznej inteligencji, takie jak "wirtualni doradcy", mogą używać par pytanie-odpowiedź w celu symulowania umiejętności ekspertów w danej dziedzinie. Istotna jest analiza i poznanie algorytmów przetwarzania języka naturalnego, zdolnych do parowania pytań i odpowiedzi. Praca ta ma na celu porównanie technologii i narzędzi dostępnych na rynku i stworzenie prostego interfejsu sieciowego, pozwalającego ludziom, nie będącym specjalistami uczenia maszynowego, na trenowanie inteligentnych systemów.
It is believed that AI-based systems, such as conversational agents (CA), could use the Q&A pairs as a knowledge base and imitate the ability of domain experts of answering a variety of questions. This is why it is important to review and understand the NLP techniques for paring questions and answers. This thesis aims to evaluate the existing technologies/tools available in the market and to build a basic interface that will allow a non-trained user to share their knowledge and train different CAs.
| dc.abstract.en | It is believed that AI-based systems, such as conversational agents (CA), could use the Q&A pairs as a knowledge base and imitate the ability of domain experts of answering a variety of questions. This is why it is important to review and understand the NLP techniques for paring questions and answers. This thesis aims to evaluate the existing technologies/tools available in the market and to build a basic interface that will allow a non-trained user to share their knowledge and train different CAs. | pl |
| dc.abstract.pl | Systemy sztucznej inteligencji, takie jak "wirtualni doradcy", mogą używać par pytanie-odpowiedź w celu symulowania umiejętności ekspertów w danej dziedzinie. Istotna jest analiza i poznanie algorytmów przetwarzania języka naturalnego, zdolnych do parowania pytań i odpowiedzi. Praca ta ma na celu porównanie technologii i narzędzi dostępnych na rynku i stworzenie prostego interfejsu sieciowego, pozwalającego ludziom, nie będącym specjalistami uczenia maszynowego, na trenowanie inteligentnych systemów. | pl |
| dc.affiliation | Wydział Matematyki i Informatyki | pl |
| dc.area | obszar nauk ścisłych | pl |
| dc.contributor.advisor | Misztal, Krzysztof | pl |
| dc.contributor.author | Szymczak, Maciej | pl |
| dc.contributor.departmentbycode | UJK/WMI2 | pl |
| dc.contributor.reviewer | Misztal, Krzysztof | pl |
| dc.contributor.reviewer | Tabor, Jacek - 132362 | pl |
| dc.date.accessioned | 2020-07-27T15:42:01Z | |
| dc.date.available | 2020-07-27T15:42:01Z | |
| dc.date.submitted | 2018-07-05 | pl |
| dc.fieldofstudy | inżynieria oprogramowania | pl |
| dc.identifier.apd | diploma-123100-177553 | pl |
| dc.identifier.project | APD / O | pl |
| dc.identifier.uri | https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/227495 | |
| dc.language | eng | pl |
| dc.source.integrator | false | |
| dc.subject.en | conversational agent, chatbot, nlp, natural language processing, ml, machine learning, rest, api, python, flask, QnA Maker, question answering | pl |
| dc.subject.pl | wirtualny doradca, chatbot, nlp, przetwarzanie języka naturalnego, ml, nauczanie maszynowe, rest, api, python, flask, QnA Maker, odpowiadanie na pytania | pl |
| dc.title | Closed-domain automatic question answering system based on NLP techniques | pl |
| dc.title.alternative | System automatycznego udzielania odpowiedzi w zamkniętej domenie, oparty o techniki przetwarzania języka naturalnego | pl |
| dc.type | master | pl |
| dspace.entity.type | Publication |