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A generic chatbot framework using a knowledge base
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Fermé, Eduardo | |
| dc.contributor.advisor | Fernandes, Jorge | |
| dc.contributor.author | Vieira, Rodrigo Severim | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-16T11:18:54Z | |
| dc.date.available | 2024-11-16T01:30:12Z | |
| dc.date.issued | 2023-11-16 | |
| dc.description.abstract | Os avanços tecnológicos permitiram criar e utilizar chatbots para tarefas mais complexas, levando a várias técnicas de desenvolvimento de chatbots tal como variados tipos de chatbot. Tal como pode ser observado pela utilização de bases de conhecimento e grafos de conhecimento, também houve um avanço em técnicas para armazenar informação. Apesar destes desenvolvimentos este modo de representação pode ser difícil de navegar quando existe imensa informação armazenada. Para lidar com este problema é proposto o projeto KBAI, sendo que procura criar uma aplicção inteligente para gerir conhecimento, esta dissertação faz parte deste projeto, focando-se numa das suas componentes com o proposito de facilitar as ações dos utilizadores. Ao aprender novas ferramentas os utilizadores deparam-se com uma curva de aprendizagem, sendo que esta tambem se encontra presente ao aprender a navegação de novos sites e os seus variados layouts. Esta dissertação procura encontrar uma soluçao genérica a este problema de modo a que possa ser integrada em qualquer ferramenta ou aplicação e facilmente configurada para facilitar a navegação da mesma. A opção escolhida para resolver o problema foi a criação de uma framework genérica de chatbot. Sendo que com um chatbot o utilizador pode, ao longo de um diálogo navegar a base de conhecimentos e encontrar a informação desejada. Por outro lado o chatbot em si pode ser integrado em várias aplicações externas, identificando as intenções do utilizador e pedindo o diálogo apropriado a base de conhecimentos. Nesta dissertação pode ser observado a modelação e construção de um chatbot que utiliza uma base de conhecimentos para ir buscar os seus diálogos. Este chatbot permite aos clientes criarem um diálogo personalizado através do editor visual da base de conhecimentos, sendo que o chatbot depois executa este diálogo. O projeto engloba três casos de estudo: turismo, gestão de projetos e gestão de notícias, sendo que o caso de estudo do turismo será utilizado para demonstração do funcionamento. O processo de desenvolvimento foi executado através de sprints semanais, refinando o protótipo inicial com cada sprint. Como resultado deste processo obtém-se uma chatbot framework versátil que permite aos clientes definir varias opções para o diálogo através do editor visual. Adicionalmente esta framework permite facilmente integrar APIs, como demonstrado no caso de estudo do turismo. Este resultado provem do projeto Knowledge Base Artificial Intelligence (KBAI), que tem como objetivo estabelecer uma plataforma de gestão de conhecimento, com o foco em três casos de estudo. | pt_PT |
| dc.description.abstract | As technology advances, the capability to create and utilize chatbots for intricate tasks grows, enabling the conceptualization and subsequent feasible deployment of various chatbot types. The capacity to employ more detailed techniques for information storage has also expanded, exem plified by the utilization of knowledge bases and knowledge graphs for knowledge representation. Nonetheless, this mode of expression can be challenging when dealing with substantial information. The KBAI project was proposed to handle the problems mentioned earlier, as it looks to create an intelligent application for knowledge management; this dissertation is part of the KBAI project, focusing on one of its components aimed at providing ease of use options to users. When learning new tools, users face a learning curve, with this phenomenon being present when learning to navigate unfamiliar websites with their varying layouts. This dissertation looks to find a generic solution to the earlier problem, with this solution being capable of integrating into any tool or application and easily configured to streamline the application’s navigation. The chosen option to solve this problem was the creation of a generic chatbot framework. With a chatbot, users can navigate a knowledge base through a dialogue and find the information they seek. On the other hand, a chatbot can be integrated into various applications, using its capability to find user intents and ask the knowledge base for the corresponding dialogue. The development process involved iterative weekly sprints, refining the initial prototype. This culminated in a versatile chatbot framework that empowers users to define diverse dialogue flows through a visual editor. This generic chatbot framework can easily integrate APIs, as validated by the tourism case study’s proof of concept. This effort stems from the Knowledge Base Artificial Intelligence (KBAI) research project, which aims to establish a knowledge management platform concentrating on specific case studies. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203453891 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.13/5482 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Chatbots | pt_PT |
| dc.subject | Base de conhecimento | pt_PT |
| dc.subject | Gestão de conhecimento | pt_PT |
| dc.subject | Aprendizagem de máquinas | pt_PT |
| dc.subject | Processamento de linguagem natural | pt_PT |
| dc.subject | Knowledge base | pt_PT |
| dc.subject | Knowledge management | pt_PT |
| dc.subject | Machine learning | pt_PT |
| dc.subject | Natural language processing | pt_PT |
| dc.subject | Informatics Engineering | pt_PT |
| dc.subject | . | pt_PT |
| dc.subject | Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia | pt_PT |
| dc.title | A generic chatbot framework using a knowledge base | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Master in Informatics Engineering | pt_PT |