Descargo de responsabilidad: no tengo experiencia con la implementación de chat bot, pero consideraré esto como uno de los problemas de la PNL.
En primer lugar, +1 por mencionar la máquina de estado finito, de hecho, chat bot es el gran ejemplo en la teoría de autómatas. Por lo tanto, puedo suponer que la hipótesis H del chat bot con mensajes de texto de entrada X es el mensaje relevante basado en el modelo de lenguaje N-gram.
Creo que debería parecerse a algo como:
- ¿Qué computadora necesito para trabajar en aprendizaje profundo y redes neuronales?
- ¿Se pueden utilizar bosques aleatorios para la selección de variables? De ser así, ¿cómo?
- ¿Qué significa "las redes neuronales profundas son covariantes para la traducción"?
- ¿Cuáles son los libros de texto clásicos y de lectura obligatoria en las estadísticas?
- ¿Cómo funciona un mecanismo de atención en el aprendizaje profundo?
El usuario envía un mensaje que consta de las palabras X al chat bot. Supongamos que el mensaje de texto es “la bolsa de palabras” y supongamos que cada palabra es independencia condicional, por lo que podríamos aplicar el algoritmo clásico Naive Bayes (Multinominal), y podríamos devolver la etiqueta de N-gram. Y luego, esta etiqueta tiene mapeo a algunos mensajes predefinidos por los lingüistas que responden.
Entonces, con tal suposición, podríamos mejorar nuestro modelo para algunas Redes Neuronales Recurrentes como LSTM, donde consideramos que cada palabra no es independiente sino como parte de la secuencia.
Sabr
