Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/140534
Title: | Разработка системы для распознавания текста, созданного с помощью искусственного интеллекта : магистерская диссертация |
Other Titles: | Development of a system for identifying text created using artificial intelligence |
Authors: | Прасолова, Е. А. Prasolova, E. A. |
metadata.dc.contributor.advisor: | Борисов, В. И. Borisov, V. I. |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | б. и. |
Citation: | Прасолова, Е. А. Разработка системы для распознавания текста, созданного с помощью искусственного интеллекта : магистерская диссертация / И. А. Прасолова ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 53 с. — Библиогр.: с. 51-52 (20 назв.). |
Abstract: | В настоящей работе описана разработка системы для распознавания текста, созданного искусственным интеллектом. Основная цель работы — создать систему, способную определять, был ли текст, сгенерированный российскими GPT-сервисами. В работе рассмотрены существующие системы распознавания, а также проанализированы их методы и подходы. Была разработана собственная система, включающая веб-приложение с серверной частью на Python и клиентской на JavaScript, с использованием базы данных PostgreSQL. Результаты работы включают создание модели системы с выбором алгоритмов для обучающей выборки и последующее тестирование системы. Работа имеет значительное прикладное значение для областей, где важно различать искусственно созданный и человеческий тексты, включая области информационной безопасности, авторского права и академической честности. This paper describes the development of a system for recognizing text generated by artificial intelligence. The main goal of the work is to create a system capable of determining whether the text was generated by Russian GPT services. The work reviews existing recognition systems and analyzes their methods and approaches. A proprietary system was developed, including a web application with a server part in Python and a client part in JavaScript, using a PostgreSQL database. The results include the creation of a system model with a selection of algorithms for the training sample and subsequent testing of the system. The work has significant practical significance for areas where it is important to distinguish between artificially created and human texts, including the areas of information security, copyright, and academic integrity. |
Keywords: | MASTER'S THESIS SYSTEM NEURAL NETWORK ARTIFICIAL INTELLIGENCE TEXT GENERATION WEB APPLICATIONS SOFTWARE DEVELOPMENT МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ СИСТЕМА НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ГЕНЕРАЦИЯ ТЕКСТА ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯ РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/140534 |
Access: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
License text: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
m_th_e.a.prasolova_2024.pdf | 2,92 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.