AVS. Asistente Virtual Semántico. Asistente Virtual Semántico

Transcripción

1 AVS Asistente Virtual Semántico Asistente Virtual Semántico I N F O R M A C I Ó N P A R A S U S V I S I T A N T E S W E B, V A L O R P A R A S U P O R T A L.

2 Agenda de la presentación Qué es un Asistente Virtual? Qué diferencia un AV de un AVS? Tipos de preguntas soportadas Otros aportes de valor Planificación de un proyecto AVS Más semántica: Motores de búsqueda semánticos Sentiment mining Demo Preguntas y sugerencias 2

3 Qué es un Asistente Virtual? Herramienta informática que, con apariencia de personaje virtual, soluciona las consultas de sus clientes, mejorando así la comunicación con éstos. 3

4 Qué es un Asistente Virtual? Características: Atención 24 x 7 Volumen de conocimiento adaptable según necesidades y las de sus clientes Respuestas homogéneas a todos los usuarios/as Fácil actualización de contenidos Respuestas precisas a las necesidades del usuario Ubicado en su propio sitio web Con acceso a la información de su negocio en tiempo real Almacenamiento de estadísticas de uso En resumen: incremente calidad mientras reduce costes y esfuerzo 6

5 Qué es un Asistente Virtual? Más características: Asistente vs. Motor de búsqueda 7

6 Coste Qué es un Asistente Virtual? Imprescindible cuando: Se incrementa drásticamente el número de consultas por vías más tradicionales Las consultas son altamente repetitivas Se desea mejorar la imagen tecnológica de la compañía u organización Deseamos conocer en qué se interesa cada uno de nuestros clientes Queremos diferenciar la información que se le muestra a cada cliente Nos conviene atraer visitas a nuestro sitio web Llamada telefónica Web Nivel de servicio 8

7 Qué diferencia un AV de un AVS? Basados en el sentido de la frase, y no en palabras clave Procesamiento inteligente basado en análisis semántico profundo Cada pregunta del usuario/a no se caracteriza por una lista de términos, sino utilizando un grafo conceptual Mayor probabilidad de acierto, mayor precisión buscando la respuesta correcta Apoyado en mapas de conceptos (ontologías) Libertad para usar una variedad de términos que representen el mismo concepto Todo esto proporciona independencia de: Mayúsculas, acentos, errores ortográficos, morfología de los términos e incluso los propios sustantivos y verbos utilizados AVS Asistente Virtual Semántico 9

8 Características de los AVS Como se debe pagar el IBI Quiero abonar el IBI Donde puedo pagar el Impuesto de bines Inmuebles Necesito información sobre el pago del IBI En qué momento hay que pagar el IBI Impuesto <<Pagar>> IBI Necesito el teléfono del Centro Pedro Patiño Cuál es el telefono del Pedro Patiño Quiero el teléfono del Centro de Formación Pedro Patiño Dime el número de tlf del Pedro Patiño Sabes cual es el teléfono del Centro Pedro Patiño... Teléfono <<Dato>> Centro Pedro Patiño 16

9 Características de los AVS Son capaces de conectarse con las Bases de Datos de su negocio; con ello pueden aportarse respuestas con datos en tiempo real Aportan respuestas en diferentes formatos, permitiendo incluso la redirección a las páginas de nuestro cliente o a un motor de búsqueda Hacen uso del contexto para determinar, en base al hilo anterior de conversación, la mejor respuesta posible a la nueva consulta Acompañando a la respuesta se muestra un gesto del avatar y audio Permiten mezclar capacidades de asistente virtual y de motor de búsqueda semántico Permiten almacenar las consultas y conceptos más frecuentes Capaces de mostrar al usuario un conjunto de preguntas y términos más frecuentes, y temas del día Incluye un completo cuadro de mandos y herramientas backoffice para la gestión del conocimiento del asistente 22

10 Tipos de consultas. 1. Consultas estructuradas Se apoyan en datos externos propios del cliente: Bases de datos relacionales, servicios web También se analizan las consultas de forma semántica Se localiza la parte estructural de la consulta y las variables Permiten la inclusión de 1, 2 ó más variables dentro de la consulta Ejemplos: Cuánto cuesta/vale el producto Themis Cuál es el viaje más barato a Cancún Cuál es el teléfono del Centro El Pinet En qué pabellón está la compañía Ciset Quiero saber mi saldo // Necesito el saldo de mi cuenta 23

11 Tipos de consultas. 2. Consultas frecuentes: FAQ Son analizadas de antemano Tras su análisis se genera un grafo semántico Deberán suministrarse al sistema pares pregunta respuesta Mediante el cuadro de mandos pueden suministrarse consultas de forma periódica Puede planificarse el periodo de su vigencia Puede planificarse para aparecer en la home durante un tiempo dado Ejemplos: Cómo se contratan tus seguros Quiero vacunar a mi hijo He olvidado mi clave de acceso Necesito ayuda sobre conciliación 24

12 Tipos de consultas. 3. Consultas basadas en respuestas En algunas ocasiones, una pregunta de un usuario podría no encajar con ninguna de las consultas soportadas en el Asistente; sin embargo, las propias respuestas gestionadas por éste podrían encajar semánticamente con la nueva consulta del usuario Analizando semánticamente el cuerpo de las respuestas se pueden deducir respuestas a preguntas no incluidas de antemano Por ejemplo, dado el par de pregunta-respuesta en la base de conocimiento: Pregunta: Cuál es el horario de tu compañía? Respuesta: Nuestra compañía se encuentra en Leganés, puedes contactarnos de 8,30 a 20,00 h. ininterrumpidamente Esta misma respuesta también puede proporcionarse a un usuario que pregunte: dónde está tu compañía?, aunque este par pregunta-respuesta no se haya aportado a la base de conocimiento del Asistente 25

13 Tipos de consultas. 4. Consultas documentales Periódicamente se analiza el portal web de su organización Se incluyen tanto páginas, como documentos de la web u otros documentos no publicados en web En caso de no encontrar respuesta por otras vías, se mostrará un listado con los documentos que respondan a la consulta del usuario o usuaria Posibilidad de incluir un indexador semántico o conectar con el actual buscador de su sitio web Aporta respuestas tanto contenidas en un documento completo (a modo motor de búsqueda) como respuestas concretas 26

14 Tipos de consultas. 4. Consultas documentales Ejemplo de respuesta concreta previa indización: Quién descubrió América? [Tú:] quién descubrió américa? [Asistente:] Colón Colón descubrió América en 1492 [Tú:] y cuándo? [Asistente:] En 1492 Tienes +info en: 27

15 Implantación de AV en la Administración El volumen de información que la Administración ofrece a través de web es enorme Cada vez es mayor el número de trámites que se puede efectuar por Internet Consigue la ciudadanía llegar a esta información? Ya hay webs de la Administración que incluyen blogs, wikis, ofrecen canales YouTube Web Web dinámica Web 2.0 Web Inteligente!! Es el momento de los motores de los motores de búsqueda semánticos y los Asistentes Virtuales 30

16 Cuadro de mandos Permite la administración centralizada del sistema orientada a la mejora continua: Introducción de los nuevos conceptos a reconocer Nuevas consultas a acometer: introduciendo una consulta y su solución Ratio de uso de cada tipo de consulta: consultas más y menos utilizadas Informe de consultas no resueltas Términos y consultas más frecuentes Gestión de los temas del día Tratamiento de los Temas relacionados Número de consultas recibidas por minuto Tiempo medio en la resolución de cada consulta Datos relativos al feedback que cada usuario puede proporcionar sobre la satisfacción en las respuestas del asistente 34

17 Cuadro de mandos 35

20 Arquitectura Navegador Web Aplicación Web AVS Web Service AVS Servicio Windows AVS Indexador Recuperador Análisis léxico Análisis sintáctico Análisis semántico Base de datos semántica + Ontología 40

21 Planificación de un proyecto AVS Conceptualización Diseño Implementación Despliegue Explotación 41

22 Planificación de un proyecto AVS. Conceptualización Identificación de interlocutores por ambas partes Estudio de la situación actual en el cliente Estudio de las necesidades y objetivos a alcanzar Determinación de la viabilidad del proyecto Conceptualización Diseño Implementación Despliegue Explotación 42

23 Planificación de un proyecto AVS. Diseño Determinación de la personalidad del Asistente: sexo, tipo de tratamiento (formal vs. Informal), gestos a expresar, indumentaria, conocimientos generales a integrar Recopilación y estudio de las fuentes documentales para la construcción de las ontologías del negocio Recogida de consultas textuales Estudio de las consultas estructuradas: su morfología y los datos de negocio a utilizar para las respuestas Diseño del Web del asistente y su ubicación: Diseño del avatar Determinación del aspecto gráfico del web del Asistente Dónde residirá este avatar dentro de su sitio web Conceptualización Diseño Implementación Despliegue Explotación 43

24 Planificación de un proyecto AVS. Implementación Construcción de la ontología propia del negocio del cliente Desarrollo de los patrones de consultas Introducción de los contenidos a tratar Solución a las consultas estructuradas (basadas en traducción a lenguaje SQL) Implementación del sitio Web del asistente Tests individuales y de regresión Conceptualización Diseño Implementación Despliegue Explotación 44

25 Planificación de un proyecto AVS. Despliegue Entrega del sitio Web del asistente Entrega del API para la integración en herramientas propias del cliente (si fuese necesario) Entrega de la base de datos con la información lingüística necesaria Pruebas con usuarios reales: revisión de estadísticas Pruebas de integración en el entorno de desarrollo Pase al entorno de producción Conceptualización Diseño Implementación Despliegue Explotación 45

26 Planificación de un proyecto AVS. Explotación Recogida de datos reales orientados a la mejora continua: Términos frecuentes Consultas más frecuentes Tipos de consultas no reconocidas Información de calidad de servicio Tratamiento de temas del día Tratamiento de temas relacionados Mantenimiento: Nuevas sentencias Nuevos términos y relaciones Nuevos patrones Conceptualización Diseño Implementación Despliegue Explotación 46

27 Más semántica: buscadores semánticos Motores de búsqueda clásicos: Sólo permiten que se tecleen palabras clave sueltas No comprenden el significado de cada una de ellas La búsqueda avanzada requiere conocer una complicada sintaxis Motores de búsqueda semánticos: Permiten que el usuario se exprese en lenguaje natural Comprenden el significado de las frases: conceptos, acciones y relaciones entre ellos Son capaces de emplear, automáticamente, otros términos relacionados: ontologías En lugar de una sintaxis complicada puede usarse lenguaje natural Múltiples posibilidades en función de los resultados obtenidos por el motor clásico : Más documentos, muchos más, más precisión 47

28 hay problemas? Y soluciones Mejora de la experiencia de búsqueda PLN Ontologías Mayor expresividad Aumento de hits de búsqueda Motores de búsqueda tradicionales Más precisión Consultas estructuradas 49

29 Más semántica: buscadores semánticos Este incremento de la capacidad semántica se basa en: La posibilidad de expresarse con los motores de búsqueda de forma más coloquial (a esto llamamos Lenguaje Natural) Describir, usando el castellano, búsquedas que, de otro modo, deberían basarse en complejos operadores Poder entender el papel de cada elemento de la frase/consulta Relacionar los conceptos de la consulta para mostrar resultados más relevantes a la frase en conjunto, y no a uno u otro keyword Hacer uso de ontologías para propagar los términos de la consulta con otros relacionados Protocolos de actuación Herramientas de seguridad Incendios Legislación Control de explosiones Ruido y vibración Vehículos a motor Motores diesel Vehículos Motores Seguridad y salud Análisis de accidentes Motores de gasolina Motores eléctricos Motores híbridos Evaluación de impacto ambiental Control de emisiones Emisión de contaminantes 50

30 Más semántica: buscadores semánticos Estoy interesado en documentos pdf escritos el mes pasado que hablen sobre alojamientos en Andalucía, pero no en Sevilla ni Jaén (Alojamiento OR Hotel OR casa rural ) NEAR (Andalucía OR Córdoba OR Granada ) (Sevilla OR Sevillano) -(Jaén OR Jienense) filetype:pdf after:01/04/2009 before:30/04/

31 Más semántica: buscadores semánticos Además de mejorar los resultados contra motores de búsqueda, también puede conectarse a cualquier base de datos Cada consulta en lenguaje natural se transforma automáticamente en una consulta contra su base de datos 52

32 Más semántica: buscadores semánticos Producto Coste Stock Xxx Xxx Respuesta en tiempo real Cuál es el seguro más barato? Busco un oftalmólogo en Madrid cerca de Atocha Consulta SQL Consulta SQL BD de su negocio 53

33 Más semántica: sentiment mining La Web 2.0 está diseñada al servicio del consumidor, pero pueden las compañías también sacarle partido? El análisis automático de blogs y foros permite reducir drásticamente el coste de los antiguos estudios de mercado Saber qué se dice de nuestra compañía en la Web permite anticipar movimientos: optimización de recursos Las técnicas de análisis clásicas permiten identificar dónde se habla de nosotros: nubes de términos Gustó Lento Calidad Atención Caro Servicio Excelente Carísimo Lejano Expléndido Gustado 54

34 Más semántica: sentiment mining Las técnicas semánticas permiten: Determinar qué conceptos/adjetivos acompañan con mayor frecuencia al nombre de nuestra compañía o marca (unificando los de forma múltiple) Comparar esta frecuencia con la misma en la documentación interna Entender el significado de cada entrada, decidiendo cuándo se habla bien o mal de nuestra compañía o marca El producto es de gran Su calidad calidad es impresionante es Su calidad decepcionante No me gustó su calidad El producto es fenomenal Producto es de lo peor Positivo Negativo 55

35 Demo 56

36 Preguntas 57