Standard

Поддержка инклюзии людей с синдромом Аспергера: создание чатбота с помощью трансферного обучения. / Фирсанова, Виктория Игоревна.

2020. Abstract from Заседание студенческого научного общества (СНО), Санкт-Петербург, Russian Federation.

Research output: Contribution to conferenceAbstract

Harvard

APA

Vancouver

Фирсанова ВИ. Поддержка инклюзии людей с синдромом Аспергера: создание чатбота с помощью трансферного обучения. 2020. Abstract from Заседание студенческого научного общества (СНО), Санкт-Петербург, Russian Federation.

Author

Фирсанова, Виктория Игоревна. / Поддержка инклюзии людей с синдромом Аспергера: создание чатбота с помощью трансферного обучения. Abstract from Заседание студенческого научного общества (СНО), Санкт-Петербург, Russian Federation.

BibTeX

@conference{bcf2dcec034e4fb6bec809a22598dd7d,
title = "Поддержка инклюзии людей с синдромом Аспергера: создание чатбота с помощью трансферного обучения",
abstract = "Исследование описывает процесс построения информационного чатбота для русского языка, цель которого — отвечать на различные вопросы об инклюзии людей с синдромом Аспергера. Идея проекта возникла в связи с существующей проблемой недостаточной осведомленности людей о процессах инклюзивного образования и работы. Вероятно, эта проблема может являться одной из причин коммуникационных трудностей и даже конфликтов среди школьников, студентов средних специальных и высших учебных заведений или коллег по работе.Чатбот, который может настраиваться в соответствии с возрастом пользователя, — это альтернативный неформальный способ подачи информации. Такой формат представления информации может оказаться более предпочтительным для детей, подростков и молодых взрослых, которые избегают чтения монотонных статей, чтобы найти необходимую информацию.В ходе исследования строятся, оцениваются и сравниваются две модели трансферного обучения (BERT и GPT-2) с целью определить наиболее эффективный подход к построению описанного чатбота. BERT от Google представляет собой модель-трансформер, предобученную для решения задачи маскированного языкового моделирования, в ее основе — двунаправленный кодер. GPT-2 — трансформер на базе декодера, предобученный для решения задачи традиционного моделирования с использованием механизмов внутреннего внимания. Чтобы настроить обе модели, использовалась база данных русскоязычного проекта поддержки людей с синдромом Аспергера и аутизмом. Использование данных согласовано с администрацией веб-сайта проекта. Была выдвинута гипотеза о том, что модель на основе GPT-2 позволит добиться более высоких результатов, однако для исследования важно проанализировать сильные и слабые стороны обеих моделей, чтобы получить более полное представление о возможностях трансферного обучения.",
author = "Фирсанова, {Виктория Игоревна}",
year = "2020",
month = nov,
language = "русский",
note = "Заседание студенческого научного общества (СНО), СНО ; Conference date: 01-11-2020",
url = "https://vk.com/snoff.spbu",

}

RIS

TY - CONF

T1 - Поддержка инклюзии людей с синдромом Аспергера: создание чатбота с помощью трансферного обучения

AU - Фирсанова, Виктория Игоревна

PY - 2020/11

Y1 - 2020/11

N2 - Исследование описывает процесс построения информационного чатбота для русского языка, цель которого — отвечать на различные вопросы об инклюзии людей с синдромом Аспергера. Идея проекта возникла в связи с существующей проблемой недостаточной осведомленности людей о процессах инклюзивного образования и работы. Вероятно, эта проблема может являться одной из причин коммуникационных трудностей и даже конфликтов среди школьников, студентов средних специальных и высших учебных заведений или коллег по работе.Чатбот, который может настраиваться в соответствии с возрастом пользователя, — это альтернативный неформальный способ подачи информации. Такой формат представления информации может оказаться более предпочтительным для детей, подростков и молодых взрослых, которые избегают чтения монотонных статей, чтобы найти необходимую информацию.В ходе исследования строятся, оцениваются и сравниваются две модели трансферного обучения (BERT и GPT-2) с целью определить наиболее эффективный подход к построению описанного чатбота. BERT от Google представляет собой модель-трансформер, предобученную для решения задачи маскированного языкового моделирования, в ее основе — двунаправленный кодер. GPT-2 — трансформер на базе декодера, предобученный для решения задачи традиционного моделирования с использованием механизмов внутреннего внимания. Чтобы настроить обе модели, использовалась база данных русскоязычного проекта поддержки людей с синдромом Аспергера и аутизмом. Использование данных согласовано с администрацией веб-сайта проекта. Была выдвинута гипотеза о том, что модель на основе GPT-2 позволит добиться более высоких результатов, однако для исследования важно проанализировать сильные и слабые стороны обеих моделей, чтобы получить более полное представление о возможностях трансферного обучения.

AB - Исследование описывает процесс построения информационного чатбота для русского языка, цель которого — отвечать на различные вопросы об инклюзии людей с синдромом Аспергера. Идея проекта возникла в связи с существующей проблемой недостаточной осведомленности людей о процессах инклюзивного образования и работы. Вероятно, эта проблема может являться одной из причин коммуникационных трудностей и даже конфликтов среди школьников, студентов средних специальных и высших учебных заведений или коллег по работе.Чатбот, который может настраиваться в соответствии с возрастом пользователя, — это альтернативный неформальный способ подачи информации. Такой формат представления информации может оказаться более предпочтительным для детей, подростков и молодых взрослых, которые избегают чтения монотонных статей, чтобы найти необходимую информацию.В ходе исследования строятся, оцениваются и сравниваются две модели трансферного обучения (BERT и GPT-2) с целью определить наиболее эффективный подход к построению описанного чатбота. BERT от Google представляет собой модель-трансформер, предобученную для решения задачи маскированного языкового моделирования, в ее основе — двунаправленный кодер. GPT-2 — трансформер на базе декодера, предобученный для решения задачи традиционного моделирования с использованием механизмов внутреннего внимания. Чтобы настроить обе модели, использовалась база данных русскоязычного проекта поддержки людей с синдромом Аспергера и аутизмом. Использование данных согласовано с администрацией веб-сайта проекта. Была выдвинута гипотеза о том, что модель на основе GPT-2 позволит добиться более высоких результатов, однако для исследования важно проанализировать сильные и слабые стороны обеих моделей, чтобы получить более полное представление о возможностях трансферного обучения.

UR - https://vk.com/wall-79972177_850

M3 - тезисы

T2 - Заседание студенческого научного общества (СНО)

Y2 - 1 November 2020

ER -

ID: 84922207