Sequence to Sequence LSTM Modeli ile Telegram Bot Uygulaması

Authors : Ali Hakan ISIK, Ayşenur YAĞCI

Pages : 32-39

View : 16 | Download : 17

Publication Date : 2020-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Sohbet botu (Chatbot), işitsel veya metinsel yöntemlerle kullanıcı ile sohbet eden bir yazılımdır. Gelişmiş sohbet botları, ilgili konuya uygun cevaplar verebilmektedir. Sohbet botlarında yapay zeka yöntemlerinin kullanılması etkinliğini artırmaktadır. Bu kapsamda, çalışmada LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve seq2seq modeli ile telegram bot uygulaması geliştirilmiştir. Çalışmada LSTM kullanılması bir sonraki konuşma eylemini tahmin etmek için konuşma geçmişine geri dönülebilmesini sağlamıştır. Çalışmada kaggle.com’dan alınan chatterbot veri kümesi kullanılarak zaman tasarrufu sağlanmıştır. Kullanıcı etkileşimi için pythonanywhere üzerinden telegram ile entegrasyon yapılmıştır. Çalışmanın eğitimi sırasındaki kayıp oranı ve diğer performans parametreleri TensorBoard ile görselleştirilmiştir. Çalışmada 50 adımlık eğitim, 13 saniyede tamamlanmıştır. Çalışmadaki kayıp oranı her adımda azalarak 50 adım sonunda 0.2772’ye düşmüş ve yüzde 79 doğruluk oranı elde edilmiştir. Çalışma, modüler ve geliştirmeye açık bir şekilde tasarlanmıştır. Modüler yapıdaki çalışmanın eğitim süreci devam edilmesi sağlanarak farklı dilsel ifadelerin öğretilmesi sağlanabilecektir. Çalışmada, açık kaynak kodlu ve ücretsiz yazılımlar kullanılmıştır. Sunulan çalışma, güncel teknolojilerin kullanıldığı literatürde öne çıkan çalışmaların özelliklerinin biraraya getirilmesini sağlamıştır.
Keywords : seq2seq, chatbot, telegram, rnn