Desarrollo de un asistente virtual empleando técnicas de comprensión de lenguaje natural - Cajape Bravo, Jesús Stefano; Palau Delgado, Sandro Antonio (Calceta: ESPAM MFL, 2023)
El objetivo del presente trabajo de titulación fue desarrollar un asistente virtual basado en comprensión de lenguaje natural (NLU) en la Unidad de Docencia, Investigación y Vinculación (UDIV) de Infraestructura para brindar soporte a las aplicaciones de la carrera de Computación de la Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López (ESPAM MFL). El trabajo se fundamentó con el Proceso Estándar Inter-Industrial para Minería de Datos (CRISP-DM), en primera instancia se logró recopilar las principales técnicas de NLU aplicadas en el desarrollo de asistentes virtuales, de esta forma se escogió a Rasa NLU como el framework de desarrollo del asistente virtual. Posteriormente, se realizó un análisis exploratorio de datos, que sirvió para delimitar las funciones del asistente virtual. El conjunto de datos de entrenamiento se formó a partir de la estructura del bloque NLU que ofrecía el framework de Rasa, se definieron las historias, el dominio, acciones, entidades e intenciones. Luego, se detallaron los componentes para ensamblar el modelo NLU y se definieron las fases del entrenamiento. Finalmente, se realizaron simulaciones de interacción para evaluar el modelo. Después de varias pruebas, el modelo logró alcanzar un alto rendimiento con métricas como un F1 Score de 0.89, una precisión de 0.91 y una exactitud de 0.88 en la clasificación de intenciones y entidades. Finalmente se implementó una Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) que marcó la integración de los servicios del asistente virtual con una interfaz web conversacional.
The objective of this degree work was to develop a virtual assistant based on natural language understanding (NLU) in the Teaching, Research and Liaison Unit (UDIV) of Infrastructure to provide support to the applications of the Computer Science career at Escuela Superior Politécnica Agropecuaria de Manabí Manuel Félix López (ESPAM MFL). The work was based on the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). First, the main NLU techniques applied in the development of virtual assistants were compiled and Rasa NLU was chosen as the framework for the development of the virtual assistant. Subsequently, an exploratory data analysis was performed, which served to delimit the functions of the virtual assistant. The training data set was formed from the NLU block structure offered by the Rasa framework, the stories, domain, actions, entities, and intentions were defined. Then, the components to assemble the NLU model were detailed, and the training phases were defined. Finally, interaction simulations were performed to evaluate the model. After several tests, the model achieved a high performance with metrics such as an F1 Score of 0.89, a precision of 0.91 and an accuracy of 0.88 in the classification of intentions and entities. Finally, an Application Programming Interface (API) was implemented that marked the integration of the virtual assistant services with a conversational web interface.
Keywords: Chatbot; Framework; Procesamiento; Acciones; Bloque NLU; Intenciones; APIs