في بيئة Java، قم بتصميم نموذج تحليل المشاعر المتطور باستخدام مكتبة Apache OpenNLP. افترض أن بيانات التدريب مخزنة في قاعدة بيانات Elasticsearch واستخدم عميل Elasticsearch Java الرسمي كمحرك قاعدة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، قدم مثالاً تفصيليًا لنظام chatbot الذي يتضمن الوظائف التالية: تحليل رسائل المستخدم لاكتشاف المشاعر، وإنشاء استجابات مناسبة بناءً على تحليل المشاعر، والحفاظ على الوعي بالسياق طوال المحادثة. يجب أن يتضمن الحل الخاص بك تقنيات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية لفهم نية المستخدم بدقة والتعامل مع تدفقات الحوار المعقدة في الوقت الفعلي.
{"evolved_from": "In a Python environment, demonstrate the implementation of a complex image recognition model using the TensorFlow library. Assume that the training data is stored in a MongoDB database and utilize PyMongo as the database driver. Additionally, provide a comprehensive example for a recommendation system that incorporates the following functionalities: generating recommendations based on user preferences, updating user preferences based on feedback, and handling real-time data updates. Your solution should involve multi-level decision-making to ensure accurate recommendations and efficient handling of real-time data updates.", "kind": "synthetic", "source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective"}