Gerekli kütüphaneleri yüklemek için aşağıdaki kodu kullanan
pip install transformers nltk
ondan sonra aşağıdaki kodları kullan
from transformers import pipeline
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
NLTK araçlarını indir (ilk çalıştırmada gerekli olabilir)
nltk.download('vader_lexicon')
Duygu analizcisi oluştur
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
GPT gibi büyük dil modelleri için Hugging Face pipeline
chat_model = pipeline("conversational", model="microsoft/DialoGPT-medium")
Empati kuran bir yanıt üreten fonksiyon
def generate_response(user_input):
Duygu analizi yap
sentiment = sia.polarity_scores(user_input)
# Empati yanıtı belirle
if sentiment['compound'] < -0.5:
empathy = "Bu durumda kendini kötü hissetmen çok normal. Daha iyi hissetmen için ne yapabileceğimizi birlikte düşünebiliriz."
elif sentiment['compound'] > 0.5:
empathy = "Bu harika! Enerjini koruyarak daha da güzel şeyler yapabilirsin. Sana yardımcı olmamı istediğin bir şey var mı?"
else:
empathy = "Seni anlıyorum. Bu durum üzerinde biraz daha konuşabiliriz."
# GPT modelinden daha detaylı bir cevap al
chat_response = chat_model(user_input)
# Son yanıtı birleştir
final_response = f"{empathy}\n\nModel Cevabı: {chat_response}"
return final_response
Kullanıcı ile etkileşim döngüsü
def chat_with_user():
print("Merhaba! Nasıl hissediyorsun? Bana her şeyi anlatabilirsin.")
while True:
user_input = input("Kullanıcı: ")
if user_input.lower() in ["çık", "quit", "exit"]:
print("Yardımcı olduğum için mutluyum! Görüşmek üzere.")
break
response = generate_response(user_input)
print(f"Yapay Zeka: {response}")
Başlat
if name == "main":
chat_with_user()