Chatbot - gibt es eine Liste von typischen Phrasen?

[erich.wanker]

Hallo Leute,

gibt es irgendwo eine kostenlose Liste (Datenbank)
von typischen Phrasen (deutsch, allgemein, ohne Branchen oder Produktzuordnung)
die einem Chatbot gestellt werden?

Hab eine Top 7 gefunden:

• „Hey“, „Hi“ oder „Hallo“
• „Wie geht's? “ oder „Wie geht es dir? “
• „Hilfe“, „Hilf mir“ oder „Bitte helfen“
• „Bist du echt? “, „Bist du ein Mensch? “, „Bist du ein Mann? ...
• „Erzähl mir einen Witz! “ oder „Sag was Lustiges! ...
• Liebevolle Wörter („Ich mag dich“, etc.)
• Schlimme Wörter („A*schloch“, etc.)

.. aber suche eher etwas umfangreicheres...

Vielen Dank für Hinweise
LiGrü
erich

[Gausi]

Sowas?

Zitat:

Stellen Sie sich vor, Sie laufen durch eine Wüste. Als Sie plötzlich runter schauen, sehen Sie dort eine Schildkröte. Sie beugen sich vor, schnappen sich die Schildkröte und drehen sie auf ihren Panzer. Die Schildkröte liegt nun mit dem Bauch nach oben, kann sich nicht bewegen – nicht ohne Hilfe, Ihre Hilfe. Aber Sie helfen ihr nicht. Warum tun Sie es nicht?

Zitat:

Mary sah ein Hündchen in einem Fenster. Sie wollte es haben. Was wollte Mary?

*scnr* :stupid:

[himitsu]

Zitat:

Zitat von Gausi (Beitrag 1479096)

Was wollte Mary?

Ein kaputtes Fenster.

Ich kenn keine Listen. (jder "gute" Chatbot hat bestimmt seine eigene geheime Liste, weil niemand will, dass man seinen Bot nachbaut)
Aber in manchen Ländern wird alles mögliche zensiert (china) und da gibt es irgendwo "geheime" Listen für Chatfilter. :stupid:

[Rollo62]

Ich würde schon versuchen eine gewisse Analyse der Sätze zu machen, und nur Templates mit z.B. eine Liste von Nomen zu benutzen.
Ich fürchte aber da ist Handarbeit gefragt, oder Du schaust mal bei den aktuellen NLP Algorithmen nach, da gibt es oft Trainingsdaten für die KI.

[Delphi.Narium]

Such mal nach Eliza Joseph Weizenbaum

Vielleicht kommst Du da mit ein bisserl Glück an entsprechende Fundstellen.

Kannst Du Lisp? https://github.com/cl-aip/eliza
Turbo-Pascal: https://www.pcorner.com/list/PASCAL/MY_ELIZA.ZIP/INFO/
Englischsprachige Liste dazu: https://www.pcorner.com/list/PASCAL/...ZIP/ELIZA.DAT/
Und der Quelltext: https://www.pcorner.com/list/PASCAL/...ZIP/ELIZA.PAS/

[Rollo62]

Eliza ist natürlich die Großmutter aller AI-Systeme.
Wenn ich aber sehe wie Alexa und Siri heute reagieren denke ich,
"Mein Gott: das ist ja IMMER NOCH auf Eliza basierend !" :shock:

Zumindest bei Alexa kann man sich die Skills dafür mal ansehen,
es gibt zwar deutlich verbesserte Sprach-Erkennung, und Selektion der Keywörter.
Die Konstruktion funktioniert per Default aber auch nur als Liste von Sätzen dazu.
Klar, man könnte mit KI mehr daraus machen, aber so einen Aufwand scheint noch kaum einer gemacht zu haben.

[TigerLilly]

Naja, seit Weizenbaum ist schon ein bissl Zeit vergangen:
https://azure.microsoft.com/de-de/services/bot-service/
https://azure.microsoft.com/de-de/so...ation-chatbot/
https://azure.microsoft.com/de-de/overview/ai-platform/

Die Cognitive Services sind jedenfalls einen Besuch wert.

Gibt es möglicherweise bei Google auch, aber da habe ich keine Erfahrungen.

[delphi2020]

Eine richtige Liste habe ich auch nicht gefunden.
Wenn es dir darum geht Chatbots zu erkennen, macht immer noch die emotionale Intelligenz den Unterschied.

[himitsu]

Klar, man kann erstmal über eine Spracherkennung/Rechtschreibprüfung den Text maschienenlesbar machen und dann anhand von KeyWords versuchen eine Antwort aus einer Liste zu finden.
Da aber selten unterschiedliche Chatbots auf die "selben" Themengebiete reagieren sollen, ist es eh "nutzlos" hierfür die gleichen KeyWord-Antwortlisten zu benutzen.




Das Problem bei Lösungen "KI" ala neuronalen Netzwerken ist, dass es nach vielen Trainingsdaten irgendwann gut zu funktionieren scheint, aber es gibt keine Möglichkeit zu erkennen warum es funktioniert.

Beim Satz ähnlich "Schalte das Licht der in Küche an" bekommst zwar irgendwann zufällig das Signal "LichtInKüche=True", aber niemand weiß warum. (kann also sein, dass LICHT, AN und KÜCHE garnicht der Auslöser war)
z.B. Hunde reagieren oft garnicht auf das Wort "Sitz" selber, sondern eher auf die Aussprache/Intonation.

Beispiele:
* Man hat eine KI mit Fotos von Autos trainiert, um "teure Autos" von "Schrott" zu unterscheiden.
> es schien funktioniert zu haben, aber in Wirklichkeit hatte die KI nur gelernt "Gutes Wetter = Teuer", da zufällig die teuren Autos aus wunderschönen Werbefotos stammten.

* Eine Firma wollte Bewerbungen "gerechter" machen und Diskrimierung verhindern
> am Ende wurden fast alle Frauen und einige engagierte Männer aussortiert, da die KI mit alten Bewerbungen und tratitionell vorwiegend männlichen Personen in aktueller Anstellung trainiert wurde ... gelernt hatte sie also, dass das Wort "Frau" keinen "erfolgreichen" Manager ergibt ... dazu zählte dann auch ein Satz wie "Trainer einer Frauenfussballmannschaft"

[Rollo62]

<OT>
GPT-3 wird die bisherige KI wohl über den Haufen werfen.
https://www.youtube.com/watch?v=PqbB07n_uQ4&t=140s

Leider sind die Sourcen wieder Offline, das Projekt ist denen bei OpenAI wohl zu heiss geworden.
</OT>