Використання машинного навчання для моделі оброблення запитів голосової помічниці у сфері громадської діяльності

Abstract

Об’єктом роботи є процес голосової взаємодії користувача з інформаційною системою у сфері громадської діяльності. Метою роботи є розроблення моделі обробки запитів користувача, що використовує сучасні методи машинного навчання для класифікації намірів у сфері громадської діяльності, а також створення програмного прототипу голосової помічниці для реалізації цієї моделі. У межах роботи розглянуто підходи до створення інтелектуальних голосових помічників, можливості застосування методів TF-IDF та BERT у задачі класифікації намірів, визначено їхні переваги, недоліки та сфери доцільного використання. Створено функціональний прототип голосової помічниці, який включає модуль автоматичного розпізнавання мовлення (ASR), модуль семантичного аналізу (NLU), клієнтський застосунок WinUI 3 та серверну частину на Python для обробки запитів користувача щодо термінів громадської діяльності. Взаємодію між компонентами реалізовано за допомогою gRPC та FastAPI, а для розпізнавання мовлення використано бібліотеку Vosk.