[en] A QUESTION-ANSWERING CONVERSATIONAL AGENT WITH RECOMMENDATIONS BASED ON A DOMAIN ONTOLOGY

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: JESSICA PALOMA SOUSA CARDOSO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ONTOLOGIA; [pt] INTERACTIVE QUESTION ANSWERING; [pt] BASE DE CONHECIMENTO; [pt] CHATBOTS; [pt] PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; [pt] WEB SEMANTICA; [en] ONTOLOGY; [en] INTERACTIVE QUESTION ANSWERING; [en] KNOWLEDGE BASES; [en] CHATBOTS; [en] NATURAL LANGUAGE PROCESSING; [en] SEMANTIC WEB
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50180&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50180&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50180

[pt] A oferta de serviços por meio de interfaces conversacionais, ou chatbots, tem se tornado cada vez mais popular, com aplicações que variam de aplicativos de bancos e reserva de bilheteria a consultas em um banco de dados. No entanto, dado a quantidade massiva de dados disponível em alguns domínios, o usuário pode ter dificuldade em formular as consultas e recuperar as informações desejadas. Esta dissertação tem como objetivo investigar e avaliar o uso de recomendações na busca de informações numa base de dados de filmes através de chatbots. Neste trabalho, implementamos um chatbot por meio do uso de frameworks e técnicas da área de processamento de linguagem natural (NLP - Natural Language Processing). Para o reconhecimento de entidades e intenções, utilizamos o framework RASA NLU. Para a identificação das relações entre essas entidades, utilizamos as redes Transformers. Além disso, propomos diferentes estratégias para recomendações feitas a partir da ontologia de domínio. Para avaliação deste trabalho, conduzimos um estudo com usuários para avaliar o impacto das recomendações no uso do chatbot e aceitação da tecnologia por meio de um questionário baseado no Technology Acceptance Model (TAM). Por fim, discutimos os resultados do estudo, suas limitações e oportunidades de futuras melhorias.