چت‌بات‌های هوشمند: چگونه پیام‌های نامناسب را شناسایی و مدیریت کنیم؟

مقدمه
چت‌بات‌ها به‌عنوان یکی از ابزارهای اصلی تعامل بین کاربران و سیستم‌ها، نقش مهمی در بهبود تجربه کاربری دارند. این ابزارها در حوزه‌های مختلفی مانند پشتیبانی مشتریان، فروش آنلاین، و حتی آموزش مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما یکی از چالش‌های اساسی در طراحی چت‌بات‌ها، مدیریت ورودی‌های کاربران است. برخی از کاربران ممکن است از کلمات توهین‌آمیز یا نامناسب استفاده کنند که می‌تواند تجربه کلی سیستم را تحت تأثیر قرار دهد.
در اینجا، مفهوم گارد مطرح می‌شود که به‌عنوان یک سیستم فیلتر برای شناسایی و مدیریت ورودی‌های نامناسب عمل می‌کند. یکی از مهم‌ترین وظایف گارد، شناسایی توهین‌ها و ناسزاها است.

چرا چت‌بات‌ها به گارد نیاز دارند؟
محیط حرفه‌ای و امن:
گارد با شناسایی و مسدود کردن پیام‌های نامناسب، محیطی حرفه‌ای و دوستانه برای کاربران فراهم می‌کند.
جلوگیری از سوءاستفاده:
برخی کاربران ممکن است از چت‌بات برای ارسال پیام‌های توهین‌آمیز استفاده کنند. گارد می‌تواند این رفتارها را مدیریت کند.
حفاظت از منابع:
پردازش پیام‌های نامناسب می‌تواند منجر به هدررفت منابع پردازشی شود. گارد این پیام‌ها را پیش از پردازش حذف می‌کند.
ارتقاء تجربه کاربری:
کاربران در محیطی بدون تنش و توهین، تجربه بهتری از تعامل با چت‌بات خواهند داشت.

FarsiSentiment: ابزاری برای شناسایی توهین
یکی از ابزارهای مناسب برای شناسایی توهین در متن فارسی، FarsiSentiment است. این ابزار به‌طور خاص برای تحلیل احساسات در زبان فارسی طراحی شده و پیام‌ها را در سه دسته مثبت، منفی، و خنثی طبقه‌بندی می‌کند. از آنجا که پیام‌های توهین‌آمیز معمولاً به‌عنوان احساسات منفی شناسایی می‌شوند، می‌توان از این ابزار برای تشخیص و مدیریت توهین‌ها استفاده کرد.

کد پیاده‌سازی شناسایی توهین با FarsiSentiment

`from farsisentiment import sentiment

تابع برای شناسایی توهین

def is_offensive(text):
# تحلیل احساسات متن
result = sentiment(text)

# بررسی اگر احساس منفی باشد (احتمال توهین)

if result['sentiment'] == 'neg':

    return True

return False

تابع چت‌بات

def chat_bot(input_text):
if is_offensive(input_text):
return "لطفاً از کلمات محترمانه استفاده کنید."
else:
return "پیام شما ارسال شد."

تست

user_input = "تو خیلی احمقی!"
response = chat_bot(user_input)
print(response) # خروجی: لطفاً از کلمات محترمانه استفاده کنید.

تست یک پیام مثبت

user_input = "خیلی عالی هستید!"
response = chat_bot(user_input)
print(response) # خروجی: پیام شما ارسال شد.`

توضیح کد
ماژول sentiment از FarsiSentiment:
این ماژول متن را تحلیل کرده و یکی از سه برچسب 'pos' (مثبت)، 'neg' (منفی)، یا 'neu' (خنثی) را برمی‌گرداند.
تابع is_offensive:
اگر پیام ورودی برچسب منفی ('neg') داشته باشد، به‌عنوان توهین شناسایی می‌شود.
تابع چت‌بات chat_bot:
اگر پیام ورودی توهین‌آمیز باشد، پیام مناسب برگردانده می‌شود. در غیر این صورت، پیام بدون مشکل ارسال می‌شود.

مزایا و محدودیت‌های FarsiSentiment
مزایا:
سادگی استفاده: این ابزار بدون نیاز به آموزش مجدد قابل استفاده است.
تحلیل سریع و دقیق: مناسب برای پیام‌های کوتاه و ساده.
بهینه برای زبان فارسی: این مدل به‌طور خاص برای متن فارسی طراحی شده است.
محدودیت‌ها:
شناسایی محدود توهین‌های غیرمستقیم: ممکن است پیام‌هایی که به‌صورت غیرمستقیم توهین‌آمیز هستند، شناسایی نشوند.
مشکلات متون پیچیده: برای پیام‌های بلند و پیچیده ممکن است نیاز به مدل‌های پیشرفته‌تری باشد.

نتیجه‌گیری
استفاده از ابزارهایی مانند FarsiSentiment می‌تواند به چت‌بات‌ها کمک کند تا پیام‌های توهین‌آمیز را شناسایی و مدیریت کنند. این کار نه تنها باعث حفظ محیطی حرفه‌ای برای کاربران می‌شود، بلکه منابع سیستم را نیز بهینه می‌کند.