Development of Chatbot-Psychologist: Dataset, Architecture, Design and Chatbot in Use

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2022-123-4-463-471
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Virtual assistants are software applications that allow users to have conversations with the software in the same way as they would in real life. Creating functional conversational agents have been the most challenging aspect of working with AI ever since the field was first introduced. Virtual conversational agents' primary responsibility is to properly interpret natural communication and reply in an acceptable manner, in spite of the fact that they may do a range of activities. In the past, AI agents were created either via the use of handwritten rules and commands or by straightforward statistical approaches. End-to-end Automation has mostly supplanted these models because of its superior potential for learning new skills. The encoder-decoder deep learning approach is currently the method that has the greatest amount of interest for simulating conversations. The domain of linguistic understanding served as a source of motivation for the development of this concept. In this article, we present an overview o the findings from our study into the development of an immersive digital conversational agent that might potentially provide sufferers psychological aid. We used Rasa NLU approach, which is based on NLP practices, in order to construct and train the chatbot. The findings of the study indicated that providing appropriate replies to patients' questions and concerns during conversations had a prediction accuracy about 75 percent.