Prototipo de un Chatbot web con inteligencia artificial de memoria limitada tipo ll para interacción mediante lenguaje natural humano-máquina
Se pueden obtener, almacenar y compartir datos por internet de todas las cosas que se hacen actualmente, generando una inmensurable cantidad de información de todo tipo, desde lo más básico como la descripción de un objeto, hasta fórmulas matemáticas complejas. Este aplicativo web busca almacenar y...
- Autores:
-
Carvajal Amaya, Johan Sebastián
Francis Stephenson, Fausto Orlando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14409
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/14409
- Palabra clave:
- Systems engineer
Technological innovations
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Machine learning (ML)
Web Scraping
Natural language
Artificial intelligence (AI)
Chatbot
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Data processing
Algorithms
Prototype development
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Se pueden obtener, almacenar y compartir datos por internet de todas las cosas que se hacen actualmente, generando una inmensurable cantidad de información de todo tipo, desde lo más básico como la descripción de un objeto, hasta fórmulas matemáticas complejas. Este aplicativo web busca almacenar y ordenar información dentro del campo de la cinematografía para así resolver la incógnita de una consulta en lenguaje natural por parte del usuario hacia el chatbot. Durante el proyecto se establecieron objetivos de búsqueda de tecnologías para adecuar al chatbot, como encontrar el algoritmo correcto que cause una buena interacción con el usuario. Siguiendo con lo anterior, se pudo seguir un proceso de desarrollo ordenado por medio de la metodología Kanban, la cual permitió cumplir con todas las tareas propuestas en el proyecto. Nos facilitó la rápida terminación de cada uno de los objetivos, logrando así un producto final con todas las tareas hechas. En la sección de desarrollo de la aplicación se logra implementar el lenguaje natural como base para generar respuestas acertadas, estas, a su vez, apoyadas con la información de la base de datos. Dicha base de datos fue poblada con anterioridad con un repertorio de cortes cinematográficos. Finalmente, luego de comprobar la efectividad del algoritmo para dar respuestas acertadas a las incógnitas del usuario respecto a búsquedas sobre filmes. Se realizo una encuesta hacia un segmento de personas para recolectar datos que nos permitan mejorar la capacidad y efectividad de la aplicación. |
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Durante el proyecto se establecieron objetivos de búsqueda de tecnologías para adecuar al chatbot, como encontrar el algoritmo correcto que cause una buena interacción con el usuario. Siguiendo con lo anterior, se pudo seguir un proceso de desarrollo ordenado por medio de la metodología Kanban, la cual permitió cumplir con todas las tareas propuestas en el proyecto. Nos facilitó la rápida terminación de cada uno de los objetivos, logrando así un producto final con todas las tareas hechas. En la sección de desarrollo de la aplicación se logra implementar el lenguaje natural como base para generar respuestas acertadas, estas, a su vez, apoyadas con la información de la base de datos. Dicha base de datos fue poblada con anterioridad con un repertorio de cortes cinematográficos. Finalmente, luego de comprobar la efectividad del algoritmo para dar respuestas acertadas a las incógnitas del usuario respecto a búsquedas sobre filmes. Se realizo una encuesta hacia un segmento de personas para recolectar datos que nos permitan mejorar la capacidad y efectividad de la aplicación.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN .............................. 9 1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA............................................................ 9 1.2 JUSTIFICACIÓN ......................................................................................... 10 2 OBJETIVOS Y PRODUCTOS ........................................................................ 11 2.1 OBJETIVO GENERAL................................................................................. 11 2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................... 11 2.3 PRODUCTOS ............................................................................................. 12 2.3.1 OBJETIVO ESPECÍFICO 1 .................................................................. 12 2.3.2 OBJETIVO ESPECÍFICO 2 .................................................................. 12 2.3.3 OBJETIVO ESPECÍFICO 3 .................................................................. 13 2.3.4 OBJETIVO ESPECÍFICO 4 .................................................................. 13 2.3.5 OBJETIVO ESPECÍFICO 5 .................................................................. 13 2.3.6 OBJETIVO ESPECÍFICO 6 .................................................................. 14 3 ANTECEDENTES Y ESTADO DEL ARTE .................................................... 15 3.1 ANTECEDENTES ....................................................................................... 15 3.1.1 LENGUAJE NATURAL ........................................................................ 15 3.1.2 SPIDER WEB ...................................................................................... 16 3.1.3 CRAWLING .......................................................................................... 17 3.2 ESTADO DEL ARTE ................................................................................... 18 4 MARCO TEÓRICO ......................................................................................... 22 4.1 CHATBOTS COGNITIVOS ......................................................................... 22 4.2 CHATBOT ALICE ........................................................................................ 22 4.2.1 REDUCCIÓN SIMBÓLICA ................................................................... 25 4.2.2 DIVIDE Y VENCERÁS ......................................................................... 25 4.2.3 SINÓNIMOS ........................................................................................ 26 4.2.4 DELETREADO Y CORRECCIÓN GRAMÁTICA .................................. 26 4.2.5 PALABRAS CLAVE ............................................................................. 27 4.2.6 CONDICIONALES ............................................................................... 27 4.2.7 TARGETING ........................................................................................ 28 4.2.8 LA PALABRA CLAVE “THAT” EN AIML .............................................. 28 4.2.9 ESTRUCTURA “TOPIC” ...................................................................... 29 4.3 LENGUAJE NATURAL ................................................................................ 30 4.3.1 ¿QUÉ ES EL PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL? .......... 31 4.3.2 ALGUNAS APLICACIONES DEL PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL ....................................................................................................... 31 4.3.3 RECURSOS ABIERTOS PARA APLICAR EL PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL ................................................................................... 32 4.4 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO ................................................................... 32 4.4.1 MODELOS LINEALES ......................................................................... 32 4.4.2 NEURONAS ARTIFICIALES ................................................................ 33 4.4.3 MODELO PERCEPTRON .................................................................... 34 4.4.4 MÉTODO DE KERNEL ........................................................................ 35 4.5 6.4. SPIDER WEB ....................................................................................... 36 4.5.1 FUNCIONAMIENTO EN EL CHATBOT WEB: ..................................... 38 4.5.2 DISEÑO DE CRAWLER: ..................................................................... 41 5 MARCO METODOLÓGICO ........................................................................... 44 5.1 REQUERIMIENTOS.................................................................................... 48 5.2 DIAGRAMA DE ACTIVIDADES ................................................................... 49 5.3 DIAGRAMA DE CASOS DE USO ................................................................ 53 5.4 DIAGRAMAS DE SECUENCIA ................................................................... 54 5.5 DIAGRAMA DE TABLAS ............................................................................. 58 5.6 METODOLOGÍA KANBAN .......................................................................... 59 6 ANALISIS DE RESULTADOS ....................................................................... 61 7 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................. 68 7.1 CONCLUSIONES ....................................................................................... 68 7.2 RECOMENDACIONES ............................................................................... 69 8 ANEXOS ......................................................................................................... 70 9 BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................. 76PregradoData can be obtained, stored and shared over the internet of all the things that are currently done, generating an immeasurable amount of information of all kinds, from the most basic such as the description of an object, to complex mathematical formulas. This web application seeks to store and order information within the field of cinematography in order to solve the unknown of a query in natural language by the user towards the chatbot. During the project, objectives were established to search for technologies to adapt to the chatbot, such as finding the correct algorithm that causes a good interaction with the user. Continuing with the above, it was possible to follow an orderly development process through the Kanban methodology, which allowed to fulfill all the tasks proposed in the project. It facilitated the rapid completion of each of the objectives, thus achieving a final product with all the tasks done. In the development section of the application, it is possible to implement natural language as a basis to generate correct answers, these, in turn, supported with the information from the database. This database was previously populated with a repertoire of film cuts. Finally, after checking the effectiveness of the algorithm to give correct answers to the user's unknowns regarding searches on films. A survey was conducted with a segment of people to collect data that allow us to improve the capacity and effectiveness of the application.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Prototipo de un Chatbot web con inteligencia artificial de memoria limitada tipo ll para interacción mediante lenguaje natural humano-máquinaPrototype of a web chatbot with limited memory artificial intelligence type ll for interaction through human-machine natural languageIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsVirtual assistantMachine learning (ML)Web ScrapingNatural languageArtificial intelligence (AI)ChatbotInternetData processingAlgorithmsPrototype developmentIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasInternetProcesamiento de datosAlgoritmosDesarrollo de prototiposAsistente virtualLenguaje naturalChatbotAprendizaje automático (ML)Inteligencia artificial (IA)Web scrapingAbad, J. 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