Розробка програмного забезпечення для технологій обробки тексту

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню використання технологій штучного інтелекту для створення інструменту оцінки оригінальності текстів в контексті академічної доброчесності. Метою роботи є дослідження технологій штучного інтелекту та розробка застосунку що буде поєднувати звичайні методи пошуку плагіату з нейронною мережею навченою аналізувати текст для виявлення фрагментів написаних штучним інтелектом. У роботі використовувалася нейронна мережа, яка була налаштована на класифікацію текстів за шаблонами, характерними для текстів, згенерованих людиною або штучним інтелектом. Використання цієї моделі дозволяє швидко і правильно розрізняти тексти неавторського походження, що сприяє підвищенню точності сучасних систем перевірки на плагіат. Практичне значення роботи полягає у розробці інструмента, який може бути легко інтегрований у програми для оцінки академічної доброчесності, що стане важливим кроком у протидії несанкціонованому використанню ШІ у навчальному процесі. Результати можуть стати основою для подальших досліджень у сфері автоматичного аналізу текстів та підвищення ефективності перевірки на оригінальність. Для створення програмного продукту було обрано: середовище програмування Visual Studio; мову програмування С#.

Ключові слова: академічна доброчесність, штучний інтелект, нейронна мережа, алгоритми, Visual Studio, C#, DB Browser (SQLite), JSON, ReadDocFile, API, сервіс Grammarly.

ANNOTATION Andrii Sedliar. AI technology in the creation of a tool for assessing the originality of texts. Master's degree project in specialty 122 - “Computer Science” - Kyiv National University of Technology and Design, Kyiv, 2024. The thesis is devoted to the study of the use of artificial intelligence technologies to create a tool for assessing the originality of texts in the context of academic integrity. The purpose of the work is to study artificial intelligence technologies and develop an application that will combine conventional plagiarism detection methods with a neural network trained to analyze text to identify fragments written by artificial intelligence. The work used a neural network that was configured to classify texts according to patterns typical of texts generated by humans or artificial intelligence. The use of this model allows to quickly and correctly distinguish between texts of non-authoritative origin, which helps to improve the accuracy of modern plagiarism checking systems. The practical significance of the work is to develop a tool that can be easily integrated into programs for assessing academic integrity, which will be an important step in countering the unauthorized use of AI in the educational process. The results can serve as a basis for further research in the field of automatic text analysis and improving the effectiveness of originality checks. The following programming environment was chosen to create the software product: Visual Studio programming environment; C# programming language.

Keywords: academic integrity, artificial intelligence, neural network, originality of texts, detection of AI-generated texts, Visual Studio, C#, DB Browser (SQLite), JSON, ReadDocFile, API, Grammarly.