論文の概要: Seq2Seq Model-Based Chatbot with LSTM and Attention Mechanism for Enhanced User Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00049v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 23:50:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 21:12:44.169573
• Title: Seq2Seq Model-Based Chatbot with LSTM and Attention Mechanism for Enhanced User Interaction
• Title（参考訳）: LSTMを用いたSeq2Seqモデルベースチャットボットとユーザインタラクション向上のための注意機構
• Authors: Lamya Benaddi, Charaf Ouaddi, Adnane Souha, Abdeslam Jakimi, Mohamed Rahouti, Mohammed Aledhari, Diogo Oliveira, Brahim Ouchao,
• Abstract要約: 本研究では、注意機構とLong Short-Term Memory(LSTM)セルを組み込んだエンコーダデコーダアーキテクチャを備えたSeq2Seqモデルを提案する。 提案されているSeq2Seqモデルベースのロボットは、モロッコのドラア・タフィラレ(Draa-Tafilalet)にある観光セクター向けのデータセットで訓練され、検証され、テストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.937324318931008
• License:
• Abstract: A chatbot is an intelligent software application that automates conversations and engages users in natural language through messaging platforms. Leveraging artificial intelligence (AI), chatbots serve various functions, including customer service, information gathering, and casual conversation. Existing virtual assistant chatbots, such as ChatGPT and Gemini, demonstrate the potential of AI in Natural Language Processing (NLP). However, many current solutions rely on predefined APIs, which can result in vendor lock-in and high costs. To address these challenges, this work proposes a chatbot developed using a Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) model with an encoder-decoder architecture that incorporates attention mechanisms and Long Short-Term Memory (LSTM) cells. By avoiding predefined APIs, this approach ensures flexibility and cost-effectiveness. The chatbot is trained, validated, and tested on a dataset specifically curated for the tourism sector in Draa-Tafilalet, Morocco. Key evaluation findings indicate that the proposed Seq2Seq model-based chatbot achieved high accuracies: approximately 99.58% in training, 98.03% in validation, and 94.12% in testing. These results demonstrate the chatbot's effectiveness in providing relevant and coherent responses within the tourism domain, highlighting the potential of specialized AI applications to enhance user experience and satisfaction in niche markets.
• Abstract（参考訳）: チャットボット(チャットボット)は、会話を自動化し、メッセージングプラットフォームを通じて自然言語でユーザーをエンゲージするインテリジェントなソフトウェアアプリケーションである。 人工知能(AI)を活用するチャットボットは、カスタマーサービス、情報収集、カジュアルな会話など、さまざまな機能を提供している。 ChatGPTやGeminiといった既存の仮想アシスタントチャットボットは、自然言語処理(NLP)におけるAIの可能性を示している。 しかし、現在のソリューションの多くは、事前定義されたAPIに依存しており、結果としてベンダーのロックインとコストが高くなる可能性がある。 これらの課題に対処するために,アテンション機構とLong Short-Term Memory(LSTM)セルを組み込んだエンコーダデコーダアーキテクチャを備えたSequence-to-Sequence(Seq2Seq)モデルを用いたチャットボットを提案する。 事前に定義されたAPIを避けることで、柔軟性とコスト効率が保証される。 このチャットボットは、モロッコのドラア・タフィラレ(Draa-Tafilalet)にある観光セクター向けに特別にキュレーションされたデータセットで訓練され、検証され、テストされている。 主要な評価結果は、提案されたSeq2Seqモデルベースのチャットボットが、トレーニングで約99.58%、バリデーションで98.03%、テストで94.12%という高い精度を達成したことを示している。 これらの結果は、ニッチ市場におけるユーザエクスペリエンスと満足度を高めるために、専門的なAIアプリケーションの可能性を強調し、観光領域内で関連的で一貫性のある応答を提供するチャットボットの有効性を示す。

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