Основы искусственного интеллекта

Цель работы. Изучить основные принципы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и исследовать возможности речевых ИИ-систем для анализа, понимания и генерации речи и текста.

Теоретическая часть

Обработка естественного языка (NLP — Natural Language Processing) — направление искусственного интеллекта, связанное с анализом, пониманием и генерацией человеческого языка.

NLP позволяет ИИ работать с:

·                     текстами;

·                     голосовыми сообщениями;

·                     диалогами;

·                     переводами;

·                     поисковыми запросами.

Основные задачи NLP:

·                     распознавание текста и речи;

·                     машинный перевод;

·                     анализ тональности текста;

·                     автоматическое резюмирование;

·                     чат-боты и виртуальные помощники;

·                     извлечение информации из текста.

Речевые ИИ-системы используют технологии:

·                     Speech-to-Text (STT) — преобразование речи в текст;

·                     Text-to-Speech (TTS) — преобразование текста в речь;

·                     голосовое управление и диалоговые интерфейсы.

Примеры применения:

·                     голосовые помощники;

·                     онлайн-переводчики;

·                     системы автоматического обслуживания клиентов;

·                     голосовое управление устройствами;

·                     образовательные и медицинские сервисы.

План выполнения работы

 

1. Изучение технологий NLP и речевых систем

Обучающийся должен:

·                     изучить понятие NLP;

·                     рассмотреть основные задачи обработки языка;

·                     изучить принципы работы:

o                  распознавания речи (STT);

o                  синтеза речи (TTS);

o                  чат-ботов и диалоговых систем.

 

2. Исследование NLP- и речевых ИИ-сервисов

Необходимо выбрать 2 сервиса, связанных с обработкой текста или речи.

Примеры:

·                     чат-боты;

·                     переводчики;

·                     голосовые помощники;

·                     сервисы преобразования речи в текст;

·                     генераторы речи.

Для каждого сервиса указать:

·                     назначение;

·                     тип обрабатываемых данных;

·                     основные функции;

·                     преимущества и ограничения.

 

3. Практическое использование ИИ-систем

С использованием выбранных сервисов выполнить не менее двух практических заданий.

Возможные задания:

Работа с текстом

·                     перевод текста;

·                     создание краткого содержания;

·                     анализ текста;

·                     генерация ответа.

Работа с речью

·                     преобразование речи в текст;

·                     озвучивание текста;

·                     голосовой ввод команды.

 

4. Анализ результатов работы

Необходимо:

·                     сравнить полученные результаты;

·                     оценить качество работы систем.

Параметры анализа:

·                     точность;

·                     скорость работы;

·                     удобство использования;

·                     качество обработки текста или речи.

Ответить на вопросы:

·                     насколько корректно система обработала запрос;

·                     какие ошибки или ограничения были выявлены;

·                     в каких задачах технология наиболее полезна.

 

Пример структуры анализа

Этап	Описание
Сервис	голосовой переводчик
Задача	перевод текста и озвучивание
Результат	корректный перевод, хорошее качество речи
Недостатки	возможны ошибки в сложных фразах
Вывод	эффективен для повседневного использования

 

Требования к оформлению результата

Работа должна содержать:

·                     введение;

·                     краткое описание технологий NLP и речевого ИИ;

·                     описание выбранных сервисов;

·                     примеры запросов и результатов;

·                     анализ и выводы.

Допускается использование:

·                     таблиц;

·                     схем;

·                     скриншотов;

·                     фрагментов текста и аудиорезультатов.

 

Критерии оценивания

Критерий	Описание	Баллы
Понимание технологий NLP	Корректное описание принципов обработки языка и речи	0–40
Практическое применение	Использование и тестирование сервисов	0–30
Анализ результатов	Критическая оценка качества работы	0–20
Оформление работы	Структурированность и аккуратность	0–10

Максимальный балл: 100

 

Дополнительно (рекомендации для студентов)

Для повышения оценки рекомендуется:

·                     сравнить несколько NLP-сервисов;

·                     использовать тексты различной сложности;

·                     протестировать разные языки;

·                     привести примеры применения технологий в своей будущей профессии;

·                     оформить результаты в виде мини-отчёта или презентации.

 

Итог работы

Студент должен уметь:

·                     объяснять базовые принципы обработки естественного языка;

·                     понимать работу речевых ИИ-систем;

·                     использовать NLP-сервисы для решения практических задач;

·                     анализировать качество обработки текста и речи.