Разработка системы распознавания намерений и сущностей для систем вопросов и ответов с использованием “no code” платформы "TWIN"
Аннотация
Дата поступления статьи: 22.08.2024В данной статье разработана новая модель распознавания намерений и сущностей для предметной области обслуживания авиапассажиров, обозначенная как IRERAIR-TWIN, с использованием платформы разработки «без кода» вопросно-ответных систем “TWIN”. Преимущества платформы «без кода» были проанализированы с точки зрения удобства разработки прикладной вопросно-ответной системы и уменьшения объема работы по разработке прикладной модели для узкой предметной области. Результаты показывают, что система “TWIN” предоставляет интуитивно понятный пользовательский веб-интерфейс и более простой подход к разработке семантического модуля системы вопросно-ответной системы, способной решать прикладные задачи для узкой предметной области, не являющиеся чрезмерно сложными. Однако данный подход имеет ограничения для задач глубокого семантического анализа, особенно в сложном контекстном выводе и обработке больших текстовых фрагментов. В заключение статьи подчеркивается, что будущие исследования будут направлены на использование платформ “низкого (малого) кода” (англ. low code) на основе ChatGPT и больших языковых моделей для дальнейшего улучшения интеллектуальных возможностей модели IRERAIR-TWIN. Это расширение направлено на расширение сферы применения сценариев
Ключевые слова: вопросно-ответные системы, без кода, низкокодовый, распознавание намерений, распознавание именованных сущностей, аннотирование текста, инженерия признаков, предобученная модель, разработка ПО, конечный пользователь
`