nun, wenn wir von einem chatbot sprechen, ist die genaue analyse
des textest nicht mehr ganz so wichtig. die gespräche, die in
einem chat laufen, sind im allgemeinen ja nicht soooo komplex,
dass man jede möglichkeit und jede kleinigkeit beachten muss.
mein chatbot wird sich am anfang nur mit einer einzigen person
unterhalten können. also one on one...
will man einen chatbot so in einen chat einbinden, dass er sich
quasi direkt am thema beteiligt, wird die sache ungleich komplexer.
es müssen dann personen unterschieden werden, der textsinn erkannt
werden, der inhalt analysiert werden, die abweichungungen vom thema
auch.... daran wage ich mich zur zeit lieber nicht
gilt die einfache analyse: ist es eine frage (fragezeichen/fragewort)?
welche zeit haben wir (gegenwart, zukunft, vergangenheit)? die antwort
des bots muss sich ja auf die zeit beziehen (evtl kann man in dem
kontext sogar schon "gelerntes" mit einbinden)
vor allem gibt es beim chatten aber auch ne menge sätze, die eher
umgangssprachlich sind, oder stimmungen ausdrücken sollen. hier
muss der programmierer natürlich die in einem chat gebräuchliche
sprache mit einbinden (*motz*, *lach*, morschääää,...)
alles in allem ist es nicht so einfach. ich bastel da schon ne
ganze weile dran. zuerst wollte ich meinem bot das lernen selbst
beibringen. ist aber viel zu komplex, da der bot ja nicht über
"lebenerfahrung" verfügt und deshalb gesprochene sätze nicht
zuordnen kann. klare mathematische oder gramatikalische regeln
versagen hier.
ich habe mich jetzt dafür entschiede, dass ich das ganze über ein
einfache neuronales netz abdecke. ich "helfe" dem bot also, die
daten, die er in seinem "gedächtnis" trägt entsprechend zu beantworten.
ich sage ihm auch, welche dinge er komplett ausser acht lassen kann.
mein bot wird eigene eigenschaften bekommen, also eine "persönlich
keit": schlechte laune, tagesform, sprüche, hobbies, interessen.
damit wird das ganze schon gleich ne spur glaubhafter.
so long
unilein