Conversational AI ChatBot
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このプロジェクトは、有名なトランスフォーマーアーキテクチャであるMicrosoftのDialogptに基づいて、インテリジェントAIチャットボットを構築します。 Hugging Faceのモデルカードによると、Dialogptは、マルチターン会話のための最先端の大規模な前提条件の対話応答生成モデルです。人間の評価の結果は、ダイアログプから生成された応答が、単一ターン会話のチューリングテストの下での人間の応答の質に匹敵することを示しています。このモデルは、Redditディスカッションスレッドからの147mのマルチターンダイアログでトレーニングされています。
Conversational_AI_ChatBot.pyチャットボットのPythonバージョン
conversational-ai-chatbot.ipynbチャットボットのインタラクティブなノートブックバージョン
requirements.txtプロジェクトを実行するためにPythonライブラリの要件を探索する
チャットボットは、人間のユーザーとの会話を構築できる一種の仮想アシスタントです！チャットはボットです。チャットボットの構築は、自然言語処理で人気のあるタスクの1つです。
チャットボットは3つの一般的なカテゴリに分類されます。
1。ルールベースのチャットボット
2。検索ベースのチャットボット
3。インテリジェントなチャットボット
これらのボットは、特定の事前に指定されたルールに基づいてユーザーの入力に応答します。たとえば、これらのルールは、if-elif-elseステートメントとして定義できます。これらのチャットボットのルールを書いている間、可能なすべてのユーザー入力を期待することが重要です。そうでなければ、ボットが適切に答えることができない場合があります。したがって、ルールベースのチャットボットには認知スキルはありません。
これらのボットは、指定されたテキストドキュメントから最も関連性の高い情報を取得することにより、ユーザーの入力に応答します。最も関連性の高い情報は、Cosine Simarility-Scoreなどのスコアリングシステムを使用した自然言語処理によって決定できます。これらのボットはNLPを使用して会話を行いますが、実際の人間のチャットコンパニオンに合わせて認知スキルがありません。著者によって構築されたWiki-Ir-Chatbotは、このカテゴリに該当します！
これらのボットは、人間がそうであるように、入力を理解した後、ユーザーの入力に応答します。これらのボットは、人間の会話の大規模なトレーニングデータセットに関する機械学習モデルでトレーニングされています。これらのボットは、会話において人間に合うように認知的です。 AmazonのAlexa、AppleのSiriはこのカテゴリに分類されます。さらに、これらのボットのほとんどは、前のチャットテキスト（チャット履歴）に基づいて会話をすることができます。この会話AIチャットボットは、一種のインテリジェントなチャットボットです！
アンディ・ケリーによる画像
