Mfumo wa Robotiki kwa Kujifunza Lugha ya Kiingereza na Uundaji wa Maandishi kwa DNN

1. Utangulizi

Kadiri Akili Bandia (AI) inavyozidi kuwa na uwezo wa kuelewa mawasiliano ya kibinadamu, taasisi zaidi zinakubali teknolojia hii katika maeneo ambayo Usindikaji wa Lugha asilia (NLP) unaweza kuleta mabadiliko makubwa. Karatasi hii inawasilisha mfano unaofanya kazi wa mfumo wa roboti wa binadamu ulioundwa kusaidia wanafunzi wa kujifunzia Kiingereza kupitia uundaji wa maandishi kwa kutumia Mitandao ya Neva ya Kumbukumbu ya Muda Mfupi Mrefu (LSTM).

Mfumo huu unajumuisha Kiolesura cha Mtumiaji cha Kielelezo (GUI) kinachozalisha maandishi kulingana na kiwango cha ujuzi wa Kiingereza cha mtumiaji. Matokeo ya majaribio yaliyopimwa kwa kutumia mfumo wa Kupima Lugha ya Kiingereza Kimataifa (IELTS) yanaonyesha uboreshaji unaotumaini katika anuwai ya kisarufi miongoni mwa wanafunzi walioingiliana na mfumo huo.

2. Msingi

3. Mbinu ya Utafiti

4. Kazi ya Majaribio

5. Matokeo

6. Hitimisho na Kazi ya Baadaye

Mfano huu unaonyesha uwezo wa mifumo ya robotiki inayojumuisha uundaji wa maandishi unaotegemea DNN kwa kujifunza lugha ya Kiingereza. Ingawa matokeo ya awali yanatia tumaini, majaribio zaidi yanahitajika ili kujumlisha matokeo na kuboresha mfumo kwa matumizi mapana zaidi ya kielimu.

Kazi ya baadaye italenga kupanua uwezo wa mfumo kujumuisha mambo zaidi ya kina ya lugha, kuboresha uwezo wa kubadilika wa uundaji wa maandishi, na kufanya tafiti za kiwango kikubwa kati ya idadi mbalimbali za wanafunzi.

7. Uchambuzi wa Asili

Utafiti huu unawakilisha muunganiko muhimu wa robotiki, usindikaji wa lugha asilia, na teknolojia ya kielimu ambayo inashughulikia changamoto kadhaa muhimu katika mifumo ya kujifunzia lugha kwa kujitegemea. Ujumuishaji wa roboti ya kimwili ya binadamu na uundaji wa maandishi unaotegemea LSTM huunda mazingira ya kujifunza ya hali nyingi ambayo hutumia ishara za kuona na za kilugha, na inaweza kuboresha uhifadhi wa maarifa kupitia kanuni za utambuzi uliojengwa. Kama vile CycleGAN (Zhu et al., 2017) ilivyoonyesha nguvu ya kujifunza bila usimamizi katika tafsiri ya picha, mfumo huu unatumia kujifunza kwa kina katika uwanja wa uundaji wa maudhui ya kielimu, ingawa kwa mafunzo yaliyosimamiwa kwenye mkusanyiko wa lugha.

Mbinu ya kiufundi kwa kutumia mitandao ya LSTM ina msingi mzuri, kwani usanifu huu umeonyesha utendaji mzuri katika kazi za uzalishaji wa mlolongo katika nyanja nyingi. Kulingana na utafiti kutoka kwa Chama cha Isimu ya Kompyuta, mitandao ya LSTM imekuwa na ufanisi hasa katika matumizi ya kielimu kutokana na uwezo wao wa kuiga utegemezi wa muda mrefu katika lugha. Hata hivyo, uwanja unabadilika haraka kuelekea usanifu unaotegemea mabadiliko kama GPT na BERT, ambao wameonyesha utendaji bora katika kazi nyingi za NLP. Uchaguzi wa LSTM katika mfano huu unaweza kuwakilisha makubaliano baina ya mahitaji ya hesabu na utendaji, hasa kutokana na vikwazo vya rasilimali katika mifumo ya robotiki iliyopachikwa.

Matokeo ya majaribio yanayoonyesha uboreshaji katika anuwai ya kisarufi yanaendana na matokeo kutoka kwa mifumo mingine ya kujifunza lugha iliyoboreshwa na teknolojia. Kama ilivyobainishwa katika uchambuzi wa meta kutoka kwa Tathmini ya Kiingereza ya Cambridge, mifumo ya kuingiliana inayotoa maoni ya haraka na ya muktadha huelekea kutoa matokeo bora katika upatikanaji wa kisarufi kuliko mbinu za kitamaduni. Uboreshaji wa bendi 0.5-1.0 ulioonekana katika utafiti huu unastahili kutiliwa maanani hasa kwa kuzingatia kipindi kifupi cha kuingilia kati, na kupendekeza kuwa ujumuishaji wa roboti unaweza kuboresha ushirikisho na motisha.

Kutokana na mtazamo wa utekelezaji, mfumo unakabiliwa na changamoto sawa na zana zingine za kielimu zinazotumika na AI, ikiwa ni pamoja na hitaji la data ya mafunzo ya hali ya juu na upimaji wa makini wa viwango vya ugumu. Kurudia kwa baadaye kunaweza kufaidika kutokana na kujumuisha mbinu za uhamishaji wa kujifunza, uwezekano wa kuboresha miundo ya lugha iliyofunzwa awali kwenye mkusanyiko wa kielimu, sawa na jinsi kampuni za teknolojia ya kielimu kama Duolingo zimepanua mifumo yao ya AI. Utafiti unachangia kwenye msingi unaokua wa ushahidi unaounga mkono mifumo ya kujifunza inayobadilika na ya kibinafsi, ingawa tafiti za muda mrefu zitahitajika kuthibitisha uhifadhi wa muda mrefu na uhamishaji wa kujifunza.

8. Utekelezaji wa Kiufundi

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

def create_text_generation_model(vocab_size, embedding_dim, lstm_units):
    model = Sequential([
        Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=50),
        LSTM(lstm_units, return_sequences=True),
        LSTM(lstm_units),
        Dense(lstm_units, activation='relu'),
        Dense(vocab_size, activation='softmax')
    ])
    
    model.compile(
        optimizer='adam',
        loss='categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy']
    )
    return model

# Vigezo vya mfano kulingana na kiwango cha ujuzi
MODEL_CONFIGS = {
    'beginner': {'embedding_dim': 128, 'lstm_units': 256},
    'intermediate': {'embedding_dim': 256, 'lstm_units': 512},
    'advanced': {'embedding_dim': 512, 'lstm_units': 1024}
}

def generate_text(model, tokenizer, seed_text, num_words, temperature=1.0):
    """
    Tengeza maandishi kwa kutumia mfano wa LSTM uliofunzwa na sampuli ya joto
    """
    generated_text = seed_text
    
    for _ in range(num_words):
        # Weka alama na tengeneza maandishi ya mwanzo
        token_list = tokenizer.texts_to_sequences([seed_text])[0]
        token_list = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(
            [token_list], maxlen=50, padding='pre'
        )
        
        # Tabiri neno linalofuata na joto
        predictions = model.predict(token_list, verbose=0)[0]
        predictions = np.log(predictions) / temperature
        exp_preds = np.exp(predictions)
        predictions = exp_preds / np.sum(exp_preds)
        
        # Chukua sampuli kutoka kwa usambazaji wa uwezekano
        probas = np.random.multinomial(1, predictions, 1)
        predicted_id = np.argmax(probas)
        
        # Badilisha kitambulisho kuwa neno na ongeza
        output_word = ""
        for word, index in tokenizer.word_index.items():
            if index == predicted_id:
                output_word = word
                break
                
        seed_text += " " + output_word
        generated_text += " " + output_word
    
    return generated_text

9. Matumizi ya Baadaye

Teknolojia iliyoonyeshwa katika utafiti huu ina matumizi kadhaa ya baadaye yanayotumaini:

• Mifumo ya Kujifunza Lugha Nyingi: Kupanua mbinu hii kwa lugha nyingi kwa kutumia uhamishaji wa kujifunza na upachikaji wa lugha nyingi
• Elimu Maalum: Kubadilisha mfumo kwa wanafunzi wenye mahitaji maalum, kujumuisha hali za ziada kama lugha ya ishara
• Mafunzo ya Kikampuni: Matumizi katika miktadha ya kitaaluma kwa mafunzo ya lugha ya biashara na ujuzi wa mawasiliano
• Kujifunza kwa Umbali: Ujumuishaji na majukwaa ya ukweli wa virtual na uliozidi kwa uzoefu wa kujifunza lugha unaovutia
• Tathmini Inayobadilika: Kutumia data ya mwingiliano kukuza mbinu za tathmini za kina na za kuendelea

Maelekezo ya utafiti wa baadaye ni pamoja na kujumuisha usanifu wa mabadiliko, kuboresha akili ya kihemko ya mfumo kupitia hesabu za kihemko, na kuunda algoriti za kibinafsi za kisasa zaidi kulingana na uchambuzi wa mwanafunzi.

10. Marejeo

1. Morales-Torres, C., Campos-Soberanis, M., & Campos-Sobrino, D. (2023). Prototype of a robotic system to assist the learning process of English language with text-generation through DNN. arXiv:2309.11142v1
2. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
3. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.
4. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems.
5. Cambridge English Language Assessment. (2021). Technology and language learning: A meta-analysis. Cambridge University Press.
6. Association for Computational Linguistics. (2022). State of the art in educational NLP. ACL Anthology.
7. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems.