● Nous allons étudier ce premier cas :
Le mot clé du logiciel dans cette phrase est transfert qui appartient au cas « votre famille », ce qui explique la réponse du logiciel concernant la réponse.
Voyons, si nous mettons un tiret la réponse du logiciel.
Afin que la réponse du logiciel, soit plus pertinente, il faut que le logiciel prenne en compte les mots composés de deux termes ayant du sens séparément.
● Nous allons étudier ce cas :
Le mot clé du logiciel dans cette phrase est « en vais » qui appartient au cas « fin », ce qui explique la réponse du logiciel concernant la réponse.
Le problème de cette réponse est que dans la plupart des réponses de ce cas, parlent d’argent alors que « cette thérapie » est gratuite. Afin que la réponse soit plus pertinente, il suffirait de modifier les réponses.
● Nous allons étudier ce cas :
Le mot clé du logiciel dans cette phrase est « langage » qui appartient au cas «linguistique », ce qui explique la réponse du logiciel concernant la réponse.
Alors que le mot clé aurait pu être « emmerde » seulement l’utilisateur a fait une faute d’orthographe, donc le cas « insultes » n’est pas pris en compte. Les cas « insultes » et « linguistique » ont la même qualité qui est de 7.
Il me semble que le cas des insultes devrait avoir une qualité plus importante car il n’est pas acceptable qu’un utilisateur dise des insultes sur un site internet. En augmentant la qualité à 9, donc la qualité maximale, la réponse aurait été plus pertinente.
● Nous allons étudier ce cas :
Le mot clé du logiciel dans cette phrase est « je » qui appartient au cas «vous », ce qui explique la réponse du logiciel concernant la réponse.
Le logiciel a formulé cette réponse car aucun des autres termes n’appartiennent à un cas.
● Nous allons étudier ce cas :
Le mot clé du logiciel dans cette phrase est « plais » qui appartient au cas « la joie », ce qui explique la réponse du logiciel concernant la réponse.
Comme pour le premier cas, afin que la réponse soit plus pertinente, il faudrait que le logiciel prenne en compte les expressions figées telles que « s’il vous plait ». Cependant pour la mise en place, ce qui pose problème est le fait que les mots clés sont pris avec les espaces ou sans les espaces qui l’entourent. Ce qui signifie que les mots d’une expression figée sont étudiés terme par terme et non comme un ensemble ayant un sens.
Le cas qui est d’après moi impossible à améliorer est :
Dans ce cas, on s’aperçoit que le terme « salut » est le mot clé utilisé par le logiciel pour sa réponse. Seulement l’utilisateur dit qu’il va partir et le logiciel répond en lui disant bonjour.
Pour expliquer cette réponse, on remarque le terme « salut » se retrouve dans le cas « salutation » qui a une qualité de 6. Le cas « fin » a lui une qualité de 8, mais dans la phrase de l’utilisateur seul le terme « vais » y est mais il est précédé de « en ».
Nous ne pouvons pas, ajouter le terme « salut » au cas « fin » car lorsque l’utilisateur dira « salut » le mot clé réfèrera au cas « fin » qui a une qualité plus importante que celle du cas « salutation ». C’est le problème des mots, polysémique j’ai déjà explicité dans mes travaux précédents.
● Nous allons étudier ce cas :
Dans
ce cas, les cinq mots clés sont des déclinaisons
morphologiques du
terme « télévision ». Il parait
nécessaire d’augmenter le nombre de
mots clés en les diversifiant : télécommande,
images télévisées,
présentateurs, films, séries, ... Certains de ces termes
que je propose sont
présents dans d’autres cas mais cela n’est pas un
problème car se sont des cas
qui sont très proche. Par exemple, le mot
« film » est présent
également dans le cas « cinéma »,
mais le cas
« télévision » et
« cinéma » peuvent être lié,
en fonction
des mots clés dans les réponses de l’utilisateur
aux réponses d’Elizia, il sera
diriger vers le « bon » cas dès la
deuxième réponse de l’utilisateur.
Dans
ce cas, un deuxième problème se pose, les réponses
d’Elizia critiquent la
télévision, cependant il y a des côtés
positifs à la télévision, comme l’apport
en actualités, des connaissances grâce aux
documentaires... Il est nécessaire
d’ajouter des réponses à Elizia dans ce cas, lui
permettant de répondre de
différents points de vue, permettant à
l’utilisateur de se retrouver dans au
moins une ou deux réponses.
=>
Dans ce cas, il faut donc ajouter des mots clés et des réponses.
Dans
ce cas, les quatre mots clés sont des synonymes, seul le registre des
ces termes change. Le cas est intitulé « mon nez », il faut
donc que dans les mots clés cette spécificité soit intégrée dans les mots clés.
Le logiciel prend en compte les mots clés composés de plusieurs termes.
Actuellement, si l’utilisateur parle de son nez, le logiciel répond en parlant
d’Elizia ce qui n’est pas pertinent pour l’utilisateur. Certes il y a de fortes
chances que l’utilisateur parle du nez d’Elizia car sur l’image Elizia possède
un gros nez. Cependant, elle ne doit pas devenir le thème de la discussion car
dès que l’utilisateur ne va plus parler de son nez et continuer à parler
d’elle, le logiciel va le diriger vers le cas « moi » qui va demander
à l’utilisateur de parler de lui. Il y a donc une incohérence dans
l’emboitement possible des cas.
=>
Dans ce cas, il faut donc mettre la spécificité d’appartenance du nez à Elizia
dans le mots clé. Cependant, le cas reste impertinent dans l’emboitement des
cas avec les réponses de l’utilisateur.
● Nous allons étudier ce cas :
Dans
ce cas, les mots clés sont plus variés que pour les précédents cas. Cependant,
les termes sont pertinents, lorsqu’ils apparaissent dans une phrases il y a de
fortes chances pour qu’ils soient les mots clé de la phrase. Il me semble
nécessaire que la qualité de ce cas soit au maximum, car tous les autres mots
clés de tous les autres cas normaux peuvent se retrouver dans les phrases
concernant les rêves.
Les
réponses en revanche sont des questions ouvertes permettant à l’utilisateur de
répondre par des phrases qui vont le rediriger vers des cas normaux ayant une
certaine cohérence avec sa réponse. Les questions ouvertes permettent au
logiciel de ne pas entrainer des réponses oui-non ou des réponses qui renvoient
aux cas spéciaux.
=> Pour être plus pertinent ce cas devrait avoir une qualité maximum, 9.
Dans
ce cas, il y a seulement quatre expressions clés. Ce cas me semble pas
pertinent, dans ce logiciel il existe un cas « négation » qui
pourrait contenir le cas « négation avoir ».
Les
réponses de ce cas, sont loin d’être pertinentes, l’utilisateur peut utiliser
la négation du verbe avoir sans exprimer un regret de ne pas avoir. Le verbe
avoir est une construction syntaxique souvent utilisée au quotidien, de même
que la construction négative du verbe avoir.
=>
Ce cas d’après moi ne sera jamais pertinent, soit il doit être inclus dans le
cas « négation » soit doit avoir la même qualité que ce dernier, 1.
De plus, les réponses du cas « négation » me semble plus pertinente
et plus constructive que celle présentes dans ce cas.
Dans
ce dernier cas, nous pouvons diviser la liste des mots clés en deux, les quatre
premiers sont pertinents dans ce cas et les quatre derniers qui sont beaucoup
moins pertinents.
Ces
quatre derniers correspondent à des constructions syntaxiques très fréquentes
dans les phrases quotidiennes, l’utilisateur peut vouloir dire à Elizia quelque
chose, peut vouloir lui raconter, lui parler, ... de quelque chose.
De
plus, les réponses d’Elizia devraient être complétées par une question ouverte
après chaque phrase de réponse, afin de relancer la conversation. Les questions
peuvent complètement changer de sujet cela ne dérange pas.
Si
ce cas revient, il sera nécessaire sachant que c’est chatboot thérapeutique
d’ouvrir la discussion sur ce sujet, pour cela il faudrait que les réponses
soient ordonnées afin que la troisième ou quatrième lance la conversation sur
son « besoin d’amour » grâce à la question ouverte. Il faudrait donc
créer le cas « besoin d’amour ».
=>
Pour ce cas soit pertinent, il faudrait que les réponses d’Elizia ouvrent sur
de nouveaux sujets.