Resumen de COBATO: un chatbot orientado a asistir al pequeño comercio

Clara Díaz Ruíz, Fernando Martínez Santiago, Arturo Montejo Ráez, María Teresa Martín Valdivia, Luis Alfonso Ureña López, Manuel Carlos Díaz Galiano, Miguel Ángel García Cumbreras, Manuel García Vega, Flor Miriam Plaza del Arco, Salud M. Jiménez Zafra, María Dolores Molina González

• español

  Se presenta COBATO, un chatbot cuyo dominio es el pequeño comercio y que tiene WhatsApp como canalde comunicación. La finalidad de COBATO es asistir al comercial en aquellas necesidades de informaciónque plantean los clientes y que usualmente se resuelven vía telefónica o algún servicio de mensajería. Así, elasistente virtual facilita al cliente información de productos, horarios, datos de contacto, además de anotarpedidos. En el ámbito del Procesamiento del Lenguaje Natural, se aporta un modelo de datos basado en ungrafo de conocimiento que aglutina toda la información que el chatbot requiere del dominio de la aplicación.Una segunda aportación es una representación formal basada en marcos gramaticales del lenguaje que elchatbot conoce. Estos son utilizados para el análisis semántico, así como para generar ejemplos de respuestasde usuario con las que entrenar el modelo de lenguaje usado en el flujo de compresión del lenguaje del chatbot

• English

  COBATO is a chatbot intended by small commerce domain using WhatsApp as a communication channel. The purpose of COBATO is to assist the salesperson in order to provide information that is usually solved viatelephone or a messaging service. Thus, the virtual assistant provides the customer with information on products,opening hours, contact details, as well as taking orders. In the field of Natural Language Processing, a data modelbased on a knowledge graph is proposed, which brings together all the information that the chatbot requires fromthe application domain. Additionally, a formal representation based on grammatical frameworks of the languagethat the chatbot knows is obtained. Subsequently, these are used for the semantic analysis of the user response. Thefine-tuning of probabilistic language models is achieved by means of examples generated with the grammar