Arabic Chatbot for Student FAQ using Deep Learning

Abstract

Abstract Students find it difficult to obtain information on follow-up and supervision. This research provides a solution to students by building chatbot model so they can answer all the Frequently Asked Questions (FAQ) without referring to the student supervisor or the scientific affairs officer by using natural language processing and machine learning techniques. The chatbot program can analyze and divide the sentence (s) into the Tokens and then extract the stem of these Tokens. The process of classifying these stems through a neural network of deep learning of the machine to retrieve the appropriate response is designed using two techniques; First, Build the model from scratch Using deep learning tools and algorithms such as tensorflow, tflearn and NLTK and the second technique is to use a chatbot design platform on Facebook messages called chatfuel. The neural network was trained on training intents through 1000 epoch and the model loss was 0.00813 using Adam optimizer.

المستخلص

يجد الطلاب صعوبة في الحصول على المعلومات التي تختص بالمتابعة والاشراف، يقدم هذا البحث حلا لنموذج دردشة الية chatbot بحيث يستطيع الطالب معرفة كل المعلومات (الأسئلة الأكثر تكرارا (FAQ دون الرجوع الى مشرف الطلاب او مسؤول الشؤون العلمية وذلك باستخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية وتعلم الالة. يستطيع برنامج الرد الالي chatbot من تحليل الجملة (السؤال) الى كلمات (Tokens) ومن ثم استخراج أصل الكلمات (stems) ومن بعد ذلك تتم عملية تصنيف هذه ال stems عبر شبكة عصبية للتعلم العميق للألة لاسترجاع الرد المناسب. تم تصميم النموذج باستخدام تقنيتين الأولى هي بناء النموذج من الصفر باستخدام أدوات وخوارزميات التعلم العميق مثل tensorflow، tflearn و NLTK. اما التقنية الثانية هي استخدام منصة لتصميم برامج الدردشة الالية Chatbot على رسائل الفيسبوك تسمى chatfuel. تم تعليم الشبكة العصبية على بيانات تدريب intents من خلال 1000 دورة (epoch) وكانت نسبة خطأ تعلم الشبكة العصبية 0.00813 باستخدام Adam optimizer.