Dissertação

Chatbot decision support with intent-rich structures in the hospitality industry EVALUATED

A transformação digital do setor da hospitalidade tem sido promovida por recentes avanços na capacidade de agentes conversacionais permitirem uma prestação eficaz de serviços junto dos utilizadores. Neste estudo, a riqueza estrutural das intenções associados a pedidos junto de agentes conversacionais é explorada por forma a obter um melhor desempenho dos agentes conversacionais juntos dos utilizadores. O objetivo central do trabalho é, neste contexto, apoiar a detecção de intenções tendo em conta as suas dependências semânticas e discriminativas, recorrendo a dois casos de estudos para este fim: Hijiffy e Clinc150. A solução proposta baseia-se na identificação de uma estrutura hierárquica concebida através de uma segmentação de intenções baseada em similaridades semânticas e na análise de erros comuns, e a sua subsequente incorporação na aprendizagem de modelos preditivos, incluindo BERT, para a classificação de intenções. Observamos que a solução proposta é superior aos resultados base que foram obtidos por abordagens estado-da-arte na ausência de relações estruturais entre intenções. Em particular, as melhorias nas diferentes métricas de eficácia apresentaram significância estatística, tendo sido adicionalmente demonstrada a capacidade dos modelos propostos em lidar com um elevado número de intenções e uma marcada variabilidade no contexto de pedidos no domínio da hospitalidade.
Detecção de intenções, Agrupamento hierárquico, BERT, Dialogflow

junho 23, 2023, 14:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Rui Miguel Carrasqueiro Henriques

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar