| Titre : | A Deep Learning-based approach for Chatbot: medical assistance a case study |
| Auteurs : | MOHAMED FADHLALLAH GUERRI, Auteur ; Abdelhak Merizig, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2021 |
| Format : | 1 vol. (70 p.) / ill. / 29 cm |
| Langues: | Anglais |
| Mots-clés: | Chatbot, Artificial Intelligence, Medical Assistant, Deep Learning, Bidirectional Long-Short TermMemory, Expert System. |
| Résumé : | The development of Artificial Intelligence (AI) has made great advances in the medical field.With AI, medical professionals and nurses can improve the decision-making process and spend less time collecting patients’ information. AI can improve communication in the hospital by supporting guide to patients, especially in the current world crisis of the (COVID-19) pandemic,where the direct communication between patients and medical crew is restricted. These circumstances make many medical assistants worry about their health condition as they need to not get in direct contact with patients. One of the AI technologies that can solve this problem is represented in a medical assistant Chatbot. In this work, we build an intelligent Chatbot system that can interact with patients to assist them in hospital visits. Combining Deep Learning algorithms (Bidirectional Long-Short TermMemory model) and an Expert systemto predict patient’s intentions based on the question or request they ask and the goal provide a helpful answer. The system is represented in an Android Chatbot Application connected to a hospital knowledge base. |
| Sommaire : |
1 General Introduction 1
1.1 General context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Problematic and Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Outlines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Chatbot : Literature review 3 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 Human-computer Interaction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2.1 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2.2 Types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2.3 Case-based reasoning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.4 Limits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3 New era of Human computer interaction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.1 Chatbot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.2 Types of Chatbots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.3 Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.4 Problem statement: Medical assistance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.1 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.2 Benefits of the Chatbots in theMedical Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3 Researchmethods : Natural language processing 15 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.2 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.2.1 Machine Learning and Deep learning : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.2.2 Natural Language Understanding : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.2.3 Natural Language Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.3 History : Birth of NLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.4 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.5 Related works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.6 Synthesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4 Design and Contribution 26 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.2 Proposed architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.2.1 Architecture description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.2 Medical assistance process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2.3 UML Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.3 Used Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.3.1 Reccurent Neural Network (RNN) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.3.2 Long-Short TermMemory network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 4.3.3 BiLSTMpseudocode and architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 5 Implementation and results 39 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.2 Development tools and used platforms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.2.1 Android application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 5.2.2 Back-end Treatments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 5.3 Chatbot process : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5.4 System Interfaces and examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.5 Obtained results and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6 Conclusion and Perspectives 62 6.1 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 6.2 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/622 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
