Дослідження створення текстів згенерованих нейронною мережею та порівняння їх з природними

Abstract

Об’єктом дослідження є процес автоматизованої генерації тексту за допомогою різноманітних моделей нейронних мереж. Робота зосереджена на оцінці якості та унікальності контенту, створеного цими моделями, порівняно з текстом, створеним людиною. Мета дослідження полягає в дослідженні та навчанні різних нейронних мереж за допомогою навчального набору даних, а також у проведенні порівняльного аналізу здатності кожної мережі генерувати унікальний і якісний текстовий вміст у порівнянні з текстом, написаним людиною. Дослідження використовує кількісні та якісні методи, включаючи використання Python для навчання та аналізу нейронної мережі, а також опитування для якісної оцінки. Дослідження також використовує декілька архітектур нейронної мережі та інструменти аналізу тексту. Результати розкривають суттєве уявлення про можливості нейронних мереж у створенні тексту. Дослідження визначає найефективнішу модель нейронної мережі у створенні контенту, який конкурує з людською якістю та унікальністю. Ця робота представляє елементи наукової новизни, надаючи порівняльний аналіз різних моделей штучного інтелекту проти генерування людського контенту, відносно недослідженої області. Ключові результати включають детальну оцінку продуктивності нейронних мереж у створенні тексту та сприйняття людиною контенту, створеного ШІ. Результати дослідження знайдуть практичне застосування в цифрових медіа, маркетингу та інших секторах, які покладаються на створення контенту