Аннотация
Бул макалада телеграмм аянтчасы үчүн нейрондук тармактуу, чатботун түзүү баяндалат. Чатботтор бар, адамдар менен машиналардын ортосундагы байланыш каражаты катары көбүрөөк таанышып жатышат. Python жардамы менен биздин нейрондук тармагыбыз түзүлгөн. Ал ар кандай темалардан көптөгөн диалогдор камтылган чоң маалыматтар топтомунда окутулган. Чатбот колдонуучулардан тексттик билдирүүлөрдү иштеп чыгууга, алардын ниетин түшүнүп, тийиштүү жоопту түзө алат. Бул үчүн табигый тилди кайра иштетүү технологиялары колдонулат (Natural Language Processing) жана терең нейрондук тармактар колдонулат. Чатбот өзөктүн классификациялоо ыкмаларын колдонуп, суроого ар кандай жоопторду бере алат. Биздин Чатбот кардарларды колдоо процесстерин автоматташтырууга, колдонуучунун суроолоруна жооп берүү же платформа менен өз ара аракеттенүү тажрыйбасын өркүндөтүү үчүн колдонсо болот. Ал сааттын айланасында иштей алат жана бир эле учурда бир нече өтүнүчтөргө жооп берет. Натыйжада, телеграмм үчүн нейрондук тармак Чатботун түзүү колдонуучу кызматынын сапатын жакшыртууга жана бизнес процесстеринин натыйжалуулугун жогорулатууга мүмкүндүк берет. Биздин изилдөө үчүн, биз телеграмма платформасы менен чатботту интеграциялоо үчүн телеграмма бот API колдондук. Бул API сизге Чатты колдонууга жана анын функционалдык адилеттүүлүгүн, ошондой эле колдонуучулардан кирген билдирүүлөрдүн эскертмелерин алуу мүмкүнчүлүгүн берет. Биздин нейрондук тармагынын моделин кылдаттык менен сыноодон кийин, ал реалдуу убакытта пайдалануучу сурамдарына жоопторду иштеп чыгуунун жана жоопторун натыйжалуу аткарат деп ырастасак болот
Негизги сөздөр
Колдонулган булактар
[1] Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python. Shelter Island: Manning Publications Co.
[2] Geron, A. (2019). Hands-On machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Sebastopol: O’Reilly Media.