Курсовая работа: Генерация детских сказок при помощи модели нейронной сети

Содержание

Вступление
Глава 1. Машинное обучение
1.1 Понятия машинного обучения
1.2 Модели нейронных сетей для генерации текста
1.3 Архитектура GPT-2
Глава 2. Генерация сказок при промощи GPT-2
2.1 Методы решения поставленной задачи
2.2 Сбор данных
2.3 Препроцессинг данных
2.4 Обучение модели и выбор параметров при генерации модели
2.4 Результаты генерации
Заключение
Список литературы
Приложение





Вступление
Все мы когда-то были детьми. У кого-то уже есть свои дети, а кто-то всё ещё остаётся ребёнком. Каждый ребёнок уникален, все дети очень разные, но их всех непременно объединяет одно - любовь к сказкам. Но что же делать, если ребёнок постоянно хочет слышать новые сказки, а все детские книжки, которые были дома, уже давно перечитаны?
Мы задались целью ответить на этот вопрос и решили попробовать дать свое решение при помощи машинного обучения.
Генерация текста является одной из самых популярных проблем в машинном обучении и обработке естественного языка. На данный момент существует достаточно хорошо обученных моделей, которые умеют генерировать связный текст, отвечать на вопросы и даже переводить с одного языка на другой.
Основной целью нашей работы является использование уже существующей модели нейронной сети, которую мы обучим на каркасе детских сказок, написанных на английском языке. В конечном итоге ожидается, что модель будет создавать произведения о различных сказочных персонажах.