Понимание и реагирование на настроения пользователей имеет решающее значение для создания привлекательных и эффективных диалоговых систем в современном цифровом мире. Подумайте о друге, который отвечает на ваши вопросы и адаптирует свой тон и слова в зависимости от ваших эмоций. В этой статье мы рассмотрим захватывающее пересечение анализа настроений и разработки чат-ботов. Мы рассмотрим создание чат-бота для анализа настроений с использованием нейронных сетей и шаблонов, основанных на правилах.

Постановка задачи

Как разработчики, мы часто стремимся создавать приложения, которые предоставляют точную информацию и связываются с пользователями на более глубоком уровне. Традиционные чат-боты должны совершенствоваться в предоставлении чутких и релевантных ответов, главным образом, когда в игру вступают эмоции пользователя. Этот проект решает задачу создания чат-бота, который понимает настроения, стоящие за сообщениями пользователей, и соответствующим образом адаптирует свои ответы.

Допустим, у вас есть друг, которому вы можете рассказать все, что вас беспокоит, и вы внезапно заговариваете с ним, и он реагирует так, что это не резонирует с вашими эмоциями. Конечно, вы почувствуете некоторое разочарование.

Сочетая анализ настроений и генерацию ответов на основе правил, мы стремимся улучшить взаимодействие с пользователем и создать более привлекательную среду для общения.

В следующих разделах мы обсудим этапы разработки этого чат-бота для анализа настроений. Мы рассмотрим набор данных, используемый для обучения, архитектуру нейронной сети, лежащую в основе модели анализа настроений, интеграцию анализа настроений в логику чат-бота и основанный на правилах подход для генерации контекстных ответов. К концу этого пути вы получите представление как об анализе настроений, так и о разработке чат-ботов, а также будете готовы создавать своих собственных интеллектуальных и эмоционально осведомленных чат-ботов.

Набор данных и предварительная обработка

Для построения надежной модели анализа настроений требуется доступ к подходящему набору данных, охватывающему широкий спектр эмоций и выражений. Для этого проекта мы использовали набор данных Topical Chat, полученный от Amazon. Этот набор данных включает более 8000 разговоров и ошеломляющие 184 000 сообщений, что делает его ценным ресурсом для обучения нашей модели анализа настроений.

Описание набора данных

Набор данных «Тематический чат» фиксирует разговоры из реального мира, каждый из которых имеет связанную с ним метку настроения, представляющую эмоцию, выраженную в сообщении. Набор данных охватывает множество чувств, включая счастье, печаль, любопытство и многое другое. Понимание эмоций пользователей имеет решающее значение для способности чат-бота генерировать чуткие и контекстуально релевантные ответы.

Этапы предварительной обработки

Прежде чем загружать данные в нашу модель, мы выполнили предварительную обработку, чтобы обеспечить качество и согласованность данных. Конвейер предварительной обработки включал в себя следующие этапы:

#IMPORT NECESSARY LIBRARIES
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import string
# Load the data
# Load the dataset
bot_dataset = pd.read_csv("\topical_chat.csv")
# Download stopwords and punkt tokenizer
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

# Preprocessing function
def preprocess_text(text):
    # Tokenize
    tokens = word_tokenize(text)

    # Remove stopwords and punctuation
    tokens = [word.lower() for word in tokens if word.isalnum() and word.lower() not in stopwords.words("english")]

    return " ".join(tokens)

# Apply preprocessing to the "message" column
bot_dataset["processed_message"] = bot_dataset["message"].apply(preprocess_text)

1. Токенизация. Разбиение предложений на отдельные слова или лексемы облегчает анализ и обучение модели.

2. Очистка текста. Удаление специальных символов, знаков препинания и ненужных пробелов, чтобы сделать текст более однородным.

3. Удаление стоп-слов. Удаление общих слов, которые не способствуют анализу настроений.

4. Кодирование меток. Преобразование меток настроений в числовые значения для обучения модели.

Выполнив эти этапы предварительной обработки, мы преобразовали необработанные разговорные данные в формат, который модель нейронной сети могла понять и изучить.

Теперь давайте углубимся в архитектуру модели нейронной сети, используемой для анализа настроений, и выясним, как она прогнозирует эмоции по текстовым сообщениям.

Модельная архитектура

В этом проекте мы будем использовать модель нейронной сети, чтобы понимать и прогнозировать эмоции пользователей по текстовым сообщениям. Архитектура этой модели является важнейшим компонентом, который позволяет чат-боту различать настроения и генерировать соответствующие ответы.

Слои нейронной сети

Архитектура модели имеет следующую структуру:

1. Слой внедрения. Уровень внедрения преобразует слова или токены в числовые векторы. Каждое слово представлено плотным вектором, отражающим его семантическое значение.

2. Слои LSTM (краткосрочная память): уровни LSTM обрабатывают встроенные последовательности, фиксируя последовательные зависимости в тексте. LSTM хорошо подходят для задач, связанных с последовательностями, и могут захватывать контекст на больших расстояниях.

3. Плотный слой. Последний плотный слой создает выходные данные, представляющие прогнозируемое настроение. Этот вывод затем используется для генерации ответов, соответствующих эмоциональному тону пользователя.

Функции и параметры активации

Во всей архитектуре применяются функции активации, такие как ReLU (выпрямленная линейная единица), чтобы ввести нелинейность и улучшить способность модели фиксировать сложные взаимосвязи в данных. Кроме того, для оптимизации производительности модели настраиваются гиперпараметры, такие как размер пакета, скорость обучения и количество модулей LSTM.

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

model = Sequential([
    Embedding(input_dim=5000, output_dim=128, input_length=100),
    LSTM(128, return_sequences=True),
    LSTM(64),
    Dense(64, activation='relu'),
    #Dropout(0.5),
    Dense(8, activation='linear')
])
#Print the model summary
model.summary()

Функция model.summary() распечатает контуры слоев модели, как показано на рисунке ниже:

Обучение и оптимизация

Модель обучается с использованием предварительно обработанного набора данных тематического чата. Модель учится сопоставлять текстовые последовательности с метками настроений во время обучения посредством обратного распространения ошибки и оптимизации градиентного спуска. Функции потерь, такие как категориальная кросс-энтропия, направляют процесс обучения, количественно определяя разницу между прогнозируемыми и фактическими настроениями.

Далее мы углубимся в процесс обучения, оценим производительность модели и исследуем, как анализ настроений интегрирован в логику чат-бота.

Обучение и оценка

Обучение модели анализа настроений включает в себя предоставление ей размеченных данных и возможность изучить закономерности, которые связывают текстовые последовательности с конкретными эмоциями. В этом разделе будут рассмотрены обучение и оценка производительности модели.

Модельное обучение

Модель обучается с использованием предварительно обработанного набора данных тематического чата. Процесс обучения включает в себя следующие этапы:

1. Входные последовательности. В модель вводятся текстовые последовательности из разговоров. Каждая последовательность представляет сообщение вместе со связанной с ним меткой настроения.

2. Проход вперед. Входные последовательности проходят через слои модели. Уровень внедрения преобразует слова в числовые векторы, а уровни LSTM фиксируют последовательный контекст.

3. Прогнозирование и потери. Модель генерирует прогнозы для меток настроений. Категориальная потеря перекрестной энтропии количественно определяет разницу между прогнозируемыми и фактическими метками.

4. Обратное распространение ошибки. Градиентный спуск и обратное распространение ошибки корректируют параметры модели. Модель учится минимизировать потери путем итеративного обновления своих весов.

#TRAIN THE MODEL
model.fit(X_train_padded, y_train_encoded, epochs=5, batch_size=45, validation_split=0.1)

Оценка модели

После обучения производительность модели оценивается с использованием отдельного набора данных, часто называемого проверочным или тестовым набором. Метрики оценки включают точность, точность, полноту и показатель F1. Эти метрики дают представление о том, насколько хорошо модель обобщает невидимые данные.

#Evaluate the model
loss, accuracy = model.evaluate(X_test_padded, y_test_encoded)
print("Test accuracy:", accuracy)

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер пакета и единицы измерения LSTM, существенно влияют на производительность модели. Итак, мы итеративно экспериментируем и проверяем, чтобы найти оптимальный набор гиперпараметров, который дает наилучшие результаты.

По мере продвижения мы рассмотрим, как прогнозы настроений интегрированы в логику чат-бота. Мы будем использовать подход, основанный на правилах, для генерации ответов на основе прогнозируемых настроений.

Интеграция с чат-ботом

Давайте рассмотрим, как анализ настроений легко интегрируется в логику чат-бота, позволяя ему генерировать контекстуально релевантные и эмоционально осознанные ответы.

Генерация ответов на основе настроений

Ключевое новшество нашего чат-бота для анализа настроений заключается в его способности адаптировать ответы на основе прогнозируемых настроений. Когда пользователь вводит сообщение, чат-бот выполняет следующие шаги:

1. Анализ настроений. Сообщение проходит через обученную модель анализа настроений, которая прогнозирует метку настроений.

2. Генерация ответа. На основе прогнозируемого настроения чат-бот генерирует ответ, соответствующий эмоциональному тону сообщения пользователя. Например, грустное чувство может вызвать утешительный ответ, а счастливое чувство может вызвать восторженный ответ.

def predict_sentiment(text):
    processed_text = preprocess_text(text)
    sequence = tokenizer.texts_to_sequences([processed_text])
    padded_sequence = pad_sequences(sequence, maxlen=100, padding="post", truncating="post")
    sentiment_probabilities = model.predict(padded_sequence)
    predicted_sentiment_id = np.argmax(sentiment_probabilities)
    predicted_sentiment = label_encoder.inverse_transform([predicted_sentiment_id])[0]
    return predicted_sentiment

user_input = input("Enter a message: ")
predicted_sentiment = predict_sentiment(user_input)
print("Predicted sentiment:", predicted_sentiment)

Включив анализ настроений в логику чат-бота, мы поднимаем разговорный опыт на новый уровень сочувствия и понимания. Пользователи чувствуют себя услышанными и признанными, поскольку чат-бот реагирует так, как это соответствует их эмоциям. Эта чуткая связь повышает вовлеченность пользователей и способствует более значимому взаимодействию.

Подход на основе правил для генерации ответов

Хотя анализ настроений является мощным инструментом для улучшения ответов чат-бота, подход, основанный на правилах, еще больше обогащает разнообразие и уместность создаваемого контента. Давайте посмотрим, как мы реализуем шаблоны на основе правил, чтобы обеспечить контекстуально релевантные и эмоционально согласованные ответы.

def generate_rule_based_response(predicted_sentiment):
    if predicted_sentiment == "Happy":
        response = "I'm glad to hear that you're feeling happy!"
    elif predicted_sentiment == "Sad":
        response = "I'm sorry to hear that you're feeling sad. Is there anything I can do to help?"
    else:
        response = "I'm here to chat with you. How can I assist you today?"

    return response

def generate_rule_based_response_chatbot(user_input):
    # Predict sentiment using your neural network model (code you've shared earlier)
    predicted_sentiment = predict_sentiment_nn(user_input)

    # Generate response based on predicted sentiment using rule-based approach
    response = generate_rule_based_response(predicted_sentiment)

    return response

def generate_pattern_response(user_input):
    patterns = {
        "hello": "Hello! How can I assist you today?",
        "how are you": "I'm just a chatbot, but I'm here to help! How can I assist you?",
        "help": "Sure, I'd be happy to help. What do you need assistance with?",
        "bye": "Goodbye! If you have more questions in the future, feel free to ask.",
        # Add more patterns and responses here
    }

    # Look for pattern matches and return the corresponding response
    for pattern, response in patterns.items():
        if pattern in user_input.lower():
            return response

    # If no pattern matches, use the rule-based response based on sentiment
    return generate_rule_based_response_chatbot(user_input)

while True:
    user_input = input("You: ")
    if user_input.lower() == "exit":
        print("Bot: Goodbye!")
        break
    bot_response = generate_pattern_response(user_input)
    print("Bot:", bot_response)

Сопоставление с образцом

Шаблоны, основанные на правилах, включают создание предопределенных правил, которые вызывают определенные реакции на основе ввода пользователя. Ключевые слова, фразы или четкие обозначения настроений могут начинаться с этих правил. Чат-бот генерирует ответы, которые резонируют с контекстом разговора, предвидя потребности и эмоции пользователя.

Давайте проиллюстрируем это примером:

Ввод пользователя: «Я в восторге от этого проекта!»
Прогнозируемое настроение:«Счастлив»

На основе прогнозируемого настроения мы реализуем следующее правило:

Ответ, основанный на правилах: «Я рад слышать, что вы воодушевлены!»

Таким образом, чат-бот предоставляет контекстуально релевантные и чуткие ответы, соответствующие эмоциям пользователя. Подход, основанный на правилах, позволяет чат-боту быстро генерировать ответы, соответствующие определенным шаблонам.

Заключение

В ходе этого проекта мы изучили детали сочетания анализа настроений с разработкой чат-бота, в результате чего появилась система, которая понимает эмоции пользователей и реагирует с сочувствием и актуальностью.
Создание чат-бота для анализа настроений, который эмоционально соединяется с пользователями, является замечательным достижением. достижения в сфере ИИ.

Хотя мы создали функционального чат-бота для анализа настроений, путешествие на этом не заканчивается. Существует несколько интересных способов дальнейшего улучшения нашего чат-бота для анализа настроений и расширения границ диалогового искусственного интеллекта.

Вы можете посетить мой репозиторий Github, чтобы найти весь код для справки.

На простом английском языке

Спасибо, что вы являетесь частью нашего сообщества! Прежде чем уйти: