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Mental Healthcare Chatbot Using Sequence-to-Sequence Learning and BiLSTM

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Afsana Binte Rakib
Esika Arifin Rumky
Ananna J. Ashraf
Md. Monsur Hillas
Muhammad Arifur Rahman
Erschienen in
Brain Informatics
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel befasst sich mit der Entwicklung eines Chatbots für psychische Gesundheit, der Sequence-to-Sequence-Lernen und BiLSTM nutzt. Sie spricht den dringenden Bedarf an zugänglicher Unterstützung für psychische Gesundheit an und unterstreicht die Effektivität künstlicher Intelligenz basierender Gesprächspartner. Die Autoren vergleichen die Leistung von Beam und Greedy Decodern und zeigen, wie der Beam Decoder einfühlsamere und präzisere Reaktionen hervorruft. Das Kapitel diskutiert auch das Potenzial für weitere Verbesserungen, wie benutzerspezifische Protokolle und das Erlernen von Verstärkungen, um den Chatbot effektiver bei der Unterstützung der psychischen Gesundheit zu machen.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Mental Healthcare Chatbot Using Sequence-to-Sequence Learning and BiLSTM
Verfasst von
Afsana Binte Rakib
Esika Arifin Rumky
Ananna J. Ashraf
Md. Monsur Hillas
Muhammad Arifur Rahman
Copyright-Jahr
2021
Buch
Brain Informatics

Print ISBN: 978-3-030-86992-2

Electronic ISBN: 978-3-030-86993-9

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86993-9_34
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