تطوير نموذج دردشة ذكية باستخدام تقنيات تعلم الآلة

قمت بتطوير نموذج دردشة ذكية يستند إلى تقنيات تعلم الآلة لتحليل نية المستخدم وفهم احتياجاته. تم تدريب النموذج على مجموعة واسعة من النصوص لتحديد النية (intent) بدقة عالية، مما يتيح للمستخدمين التفاعل بشكل طبيعي وفعال مع الدردشة. يتضمن النموذج تعرفًا على السياق وإمكانية التعامل مع مجموعة متنوعة من الاستفسارات.

تشمل الميزات الرئيسية لروبوت الدردشة ما يلي:

تحليل النية ( Intent Analysis ): قادر على تمييز نوايا المستخدم بدقة عالية.

التعرف على السياق ( Context Recognition ): القدرة على فهم السياق والحفاظ عليه خلال المحادثات.

التقنيات المستخدمة:

التعلم الآلي: يستخدم لتدريب نموذج روبوت المحادثة وتنفيذ خوارزميات متقدمة لتحليل النوايا والتعرف على السياق.

معالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية NLP): تستخدم لمعالجة وفهم استعلامات المستخدم ، مما يتيح لروبوت الدردشة تفسير إدخال اللغة الطبيعية.

بايثون: لغة برمجة تستخدم لتطوير إطار عمل روبوت المحادثة وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي.

PyTorch: أطر التعلم العميق المستخدمة لبناء وتدريب نماذج الشبكة العصبية لتصنيف النص وتحليل النية.

NLTK/SpaCy: مكتبات البرمجة اللغوية العصبية المستخدمة لمهام معالجة النصوص مثل tokenization part-of-speech tagging, and named entity recognition ..

Flask: مدمجة لإنشاء واجهة قائمة على الويب ، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع روبوت الدردشة من خلال تطبيق ويب سهل الاستخدام.