Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2003 |
| Autor(a) principal: |
José Marques Moura, Thiago |
| Orientador(a): |
de Almeida Barros, Flávia |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2515
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Resumo: |
Com a crescente expansão da Internet, muitas empresas passaram a buscar formas mais naturais de comunicação com os usuários de seus Websites. Neste cenário, o uso de chatterbots (sistemas que se comunicam em linguagem natural) tem crescido muito, podendo assumir diversas funções (e.g., conversar sobre temas livres ou específicos, prover acesso a bancos de dados da empresa, funcionar como um FAQ automático). Chatterbots podem também ser usados para aquisição de informação relevante sobre usuários, tendo como objetivo montar o perfil de cada usuário de determinado Website. Esses perfis poderão ser usados para os mais diversos fins (e.g., oferecer produtos de acordo com as preferências do usuário, adaptar o Website da empresa para as necessidades de seus usuários, entre outros). Este trabalho apresenta um chatterbot capaz de prover acesso em português a uma base de dados, realizando aquisição automática do perfil de seus usuários a partir dos diálogos travados. Este agente de conversação será acoplado ao sistema GEP (Guia de Entretenimento Personalizado), que tem por objetivo fazer recomendação automática de filmes a partir da sua base de dados e dos perfis dos seus usuários. Os perfis automaticamente montados pelo chatterbot são usados pelo GEP na escolha de filmes que serão indicados para cada usuário através de diálogos em português. O chatterbot foi implementado como uma extensão da linguagem AIML (Artificial Intelligence Markup Language), uma das mais bem sucedidas abordagens para construção de chatterbots no momento. Testes realizados com o protótipo revelaram um bom desempenho do chatterbot nos diálogos e na aquisição dos perfis. Trata-se de um trabalho original, uma vez que não foi encontrado na Web nenhum outro agente de conversação capaz de fazer aquisição automática de perfil de usuário |
