In this project, I wrote my own artificial intelligence-powered chat bot Yuma. I observed the answers by inserting a small dataset that I had embedded in the code into two different String Similarity algorithms. These two algorithms were Levenshtain Distance Algorithm and Hamming Distance Algorithm. First of all, I implemented the functions of these algorithms. Then I sent my dataset to these functions one by one, so that both of them returned the most similar response to the input entered by the user. Different algorithms could be advantageous for data of different lengths and distances from the data. I worked with a small dataset because I created the dataset myself. My code consists of three functions. These are: -Levenshtain() -Hamming() -Data() algorithms.
You can access the description of the project from the video I uploaded to Youtube.
YOUTUBE VIDEO LINK: https://youtu.be/mr0f7yuIqQA
Bu projede kendi yapay zeka ile çalışan chat botum Yuma’yı yazdım. Kodun içine gömdüğüm küçük bir veri setini iki farklı String Similarity algoritmasına sokarak cevapları gözlemledim. Bu iki algoritma Levenshtain Distance Algoritması ile Hamming Distance Algoritması idi. Öncelikle bu algoritmaların fonksiyonlarını gerçekledim. Sonrasında Veri setimi tek tek bu fonksiyonlara yollayarak ikisinin de kullanıcının girdiği inputa en benzer yanıtı dönmesini sağladım. Farklı uzunluklardaki ve datadan uzaklıktaki verilerde farklı algoritmalar avantajlı durumda olabildi. Veri setini kendim oluşturduğum için küçük bir veri setiyle çalıştım. Kodum üç fonksiyondan oluşuyor. Bunlar: -Levenshtain() -Hamming() -Data() algoritmalarıdır.
Youtube'a yüklediğim videodan projenin açıklamasına erişebilirsiniz.
YOUTUBE VİDEO LİNKİ : https://youtu.be/mr0f7yuIqQA