قم بتطوير نموذج تحليل المشاعر المتقدم باستخدام مكتبة Apache OpenNLP في بيئة برمجة Java. افترض أن بيانات التدريب مخزنة في قاعدة بيانات Elasticsearch واستخدم عميل Elasticsearch Java الرسمي كمحرك قاعدة البيانات. علاوة على ذلك، قدم مثالاً شاملاً لنظام chatbot الذي يدمج الإمكانات التالية: تحليل رسائل المستخدم لتحديد المشاعر، وإنشاء استجابات مناسبة بناءً على تحليل المشاعر، والحفاظ على الوعي السياقي طوال المحادثة. يجب أن يشتمل الحل الخاص بك على تقنيات معالجة لغة طبيعية متطورة لفهم نية المستخدم بدقة وإدارة تدفقات الحوار المعقدة في الوقت الفعلي.
{"evolved_from": "In a Java environment, design a sophisticated sentiment analysis model using the Apache OpenNLP library. Assume that the training data is stored in an Elasticsearch database and utilize the official Elasticsearch Java client as the database driver. Additionally, provide a detailed example for a chatbot system that incorporates the following functionalities: analyzing user messages to detect sentiment, generating appropriate responses based on the sentiment analysis, and maintaining context awareness throughout the conversation. Your solution should involve advanced natural language processing techniques to accurately understand user intent and handle complex dialogue flows in real-time.", "kind": "synthetic", "source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective"}