Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,8 @@
 import nltk
 import streamlit as st
 from nltk.chat.util import Chat, reflections
-from difflib import get_close_matches
+from nltk.metrics import jaccard_distance
+import numpy as np
 
 # Eğitim veri seti
 training_data = [
@@ -20,19 +21,26 @@ def train_bot(training_data):
 # Sohbet botunu eğitme
 chatbot = train_bot(training_data)
 
+# Jaccard benzerliği hesapla
+def jaccard_similarity(s1, s2):
+    s1 = set(s1.split())
+    s2 = set(s2.split())
+    return 1 - jaccard_distance(s1, s2)
+
 # Sohbet botunu çalıştırma
 def run_chatbot():
     print("Merhaba! Benim adım ChatBot. Size nasıl yardımcı olabilirim? (Çıkış için 'çıkış' yazabilirsiniz)")
 
     user_input = st.text_area("Siz: ")
     if user_input:
-        # En yakın eşleşmeyi bul
-        closest_match = get_close_matches(user_input.lower(), [pattern for pattern, _ in chatbot._pairs], n=1, cutoff=0.6)
-        if closest_match:
-            response = chatbot.respond(closest_match[0])
-            st.write("ChatBot: " + response)
-        else:
-            st.write("ChatBot: Üzgünüm, anlayamadım. Lütfen tekrar deneyin.")
+        max_sim = -np.inf
+        response = ""
+        for pattern, responses in chatbot._pairs:
+            sim = jaccard_similarity(user_input.lower(), pattern.lower())
+            if sim > max_sim:
+                max_sim = sim
+                response = chatbot.respond(pattern)
+        st.write("ChatBot: " + response)
 
 # Sohbet botunu başlat
 run_chatbot()