Identificación de múltiples intenciones y sus dependencias subsumidas en múltiples utterances para el desarrollo de Chatbots

dc.contributor.advisorBeltran Castañón, César Armando
dc.contributor.authorPariasca Trevejo, Emanuel Eduardo Franco
dc.date.accessioned2023-03-29T19:56:59Z
dc.date.available2023-03-29T19:56:59Z
dc.date.created2022
dc.date.issued2023-03-29
dc.description.abstractLos chatbots son sistemas de procesamiento de lenguaje natural con los que se puede interactuar mediante una interfaz de texto o voz, y han sido adoptados en muchas industrias para responder las preguntas y solicitudes de los usuarios a través de interfaces de chat. Por ende, los chatbots tienen un valor comercial como asistentes virtuales. Tanto es así que se está trabajando en que los chatbots puedan comunicarse con los usuarios de manera similar a la comunicación que hay entre dos humanos; en otras palabras, un usuario debe experimentar la sensación de comunicarse con una persona. A su vez, dado que los chatbots eliminan los factores humanos y están disponibles las 24 horas del día, hay un incremento en la demanda de las capacidades de inteligencia artificial para interactuar con los clientes. En este aspecto, la sensación de comunicarse con una persona puede ser lograda mediante la inclusión de técnicas de comprensión del lenguaje natural, procesamiento del lenguaje natural, generación del lenguaje natural y aprendizaje automático. De este modo, los chatbots son capaces de interpretar una o varias intenciones comunicativas en cada “utterance” de un usuario, siendo que un “utterance” es todo lo que el usuario o chatbot mencionan mientras es su turno de hablar o escribir. Así mismo, los chatbots pueden asociar una o varias intenciones comunicativas a un identificador de “utterances” que contiene varios “utterances”. Por ende, a partir del “utterance” de un usuario, un chatbot es capaz de interpretar una o varias intenciones comunicativas asociadas a un identificador de “utterances”, a través del cual usa los “utterances” contenidos para escoger o generar un “utterance” como respuesta al usuario. No obstante, si bien un chatbot puede identificar múltiples intenciones comunicativas en un enunciado, de un usuario, con un “utterance”, no puede identificar múltiples intenciones comunicativas en un enunciado, de un usuario, que contenga múltiples “utterances”. En consecuencia, tampoco se ha investigado como encontrar los “utterances” de respuesta del chatbot cuando se tiene múltiples “utterances”. Por lo descrito previamente, en este proyecto se propone la implementación de una herramienta para: identificar múltiples intenciones comunicativas en múltiples “utterances”, identificar las dependencias entre intenciones, agrupar las intenciones a partir de sus dependencias, identificar las dependencias entre los grupos de intenciones respecto de los identificadores de “utterances” y los identificadores de “utterances” respecto de los “utterances”. Además, para facilitar el uso de la herramienta, se elabora una interfaz de programación de aplicaciones que recibe múltiples “utterances” en forma de texto, y devuelve los “utterances” segmentados, las intenciones identificadas, los grupos entre intenciones y los “utterances” de respuesta del chatbot para cada grupo de intenciones. Los resultados obtenidos evidencian que los enfoques utilizados son exitosos. Por último, se espera mejorar los resultados con técnicas de inteligencia artificial y computación lingüística.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/24572
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.subjectProcesamiento en lenguaje natural (Informática)es_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectInteracción hombre-computadoraes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES
dc.titleIdentificación de múltiples intenciones y sus dependencias subsumidas en múltiples utterances para el desarrollo de Chatbotses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
renati.advisor.dni29561260
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0173-4140es_ES
renati.author.dni76661091
renati.discipline612286es_ES
renati.jurorOlivares Poggi, Cesar Augustoes_ES
renati.jurorBeltran Castañon, Cesar Armandoes_ES
renati.jurorAlfaro Alfaro, Anali Jesuses_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Informáticaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_ES

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