Potentials of Chatbot Technologies for Higher Education: A Systematic Review

Chatbots are used in different areas such as customer service, healthcare and education. The potential for improving outcomes and processes in education is high but differs for different types of chatbots. As universities want to provide excellent teaching, it is important to find the chatbot technologies with the greatest possible benefit. This paper presents a systematic review of chatbot technologies in five application areas. For each application area, the ten most cited publications are analysed and a possible categorisation scheme for chatbot technologies is derived. Furthermore, it is investigated which chatbot technology types are used and their suitability for higher education is analysed. The results show that chatbots can be categorised using five categories derived from the 50 publications. A total of 14 different types of chatbot technologies are found in the five areas. Nine of them are suitable for use in higher education

Fast and Accurate Indonesian QnA Chatbot Using Bag-of-Words and Deep-Learning For Car Repair Shop Customer Service

A chatbot is a software that simulates human conversation through a text chat. Chatbot is a complex task and recent approaches to Indonesian chatbot have low accuracy and are slow because it needs high resources. Chatbots are expected to be fast and accurate especially in business settings so that they can increase customer satisfaction. However, the currently available approach for Indonesian chatbots only has low to medium accuracy and high response time. This research aims to build a fast and accurate chatbot by using Bag-of-Words and Deep-Learning approach applied to a car repair shop customer service. Sixteen different intents with a set of their possible queries were used as the training dataset. The approach for this chatbot is by using a text classification task where intents will be the target classes and the queries are the text to classify. The chatbot response then is based on the recognized intent. The deep learning model for the text classification was built by using Keras and the chatbot application was built using the Flask framework in Python. Results showed that the model is capable of giving 100% accuracy in predicting users’ intents so that the chatbot can give the appropriate responses and the response time is near zero milliseconds. This result implies that developers who aim to build fast and accurate chatbot software can use the combination of bag-of-words and deep-learning approaches. Several suggestions are presented to increase the probability of the chatbot’s success when released to the general public

Identificación de múltiples intenciones y sus dependencias subsumidas en múltiples utterances para el desarrollo de Chatbots

Los chatbots son sistemas de procesamiento de lenguaje natural con los que se puede interactuar mediante una interfaz de texto o voz, y han sido adoptados en muchas industrias para responder las preguntas y solicitudes de los usuarios a través de interfaces de chat. Por ende, los chatbots tienen un valor comercial como asistentes virtuales. Tanto es así que se está trabajando en que los chatbots puedan comunicarse con los usuarios de manera similar a la comunicación que hay entre dos humanos; en otras palabras, un usuario debe experimentar la sensación de comunicarse con una persona. A su vez, dado que los chatbots eliminan los factores humanos y están disponibles las 24 horas del día, hay un incremento en la demanda de las capacidades de inteligencia artificial para interactuar con los clientes. En este aspecto, la sensación de comunicarse con una persona puede ser lograda mediante la inclusión de técnicas de comprensión del lenguaje natural, procesamiento del lenguaje natural, generación del lenguaje natural y aprendizaje automático. De este modo, los chatbots son capaces de interpretar una o varias intenciones comunicativas en cada “utterance” de un usuario, siendo que un “utterance” es todo lo que el usuario o chatbot mencionan mientras es su turno de hablar o escribir. Así mismo, los chatbots pueden asociar una o varias intenciones comunicativas a un identificador de “utterances” que contiene varios “utterances”. Por ende, a partir del “utterance” de un usuario, un chatbot es capaz de interpretar una o varias intenciones comunicativas asociadas a un identificador de “utterances”, a través del cual usa los “utterances” contenidos para escoger o generar un “utterance” como respuesta al usuario. No obstante, si bien un chatbot puede identificar múltiples intenciones comunicativas en un enunciado, de un usuario, con un “utterance”, no puede identificar múltiples intenciones comunicativas en un enunciado, de un usuario, que contenga múltiples “utterances”. En consecuencia, tampoco se ha investigado como encontrar los “utterances” de respuesta del chatbot cuando se tiene múltiples “utterances”. Por lo descrito previamente, en este proyecto se propone la implementación de una herramienta para: identificar múltiples intenciones comunicativas en múltiples “utterances”, identificar las dependencias entre intenciones, agrupar las intenciones a partir de sus dependencias, identificar las dependencias entre los grupos de intenciones respecto de los identificadores de “utterances” y los identificadores de “utterances” respecto de los “utterances”. Además, para facilitar el uso de la herramienta, se elabora una interfaz de programación de aplicaciones que recibe múltiples “utterances” en forma de texto, y devuelve los “utterances” segmentados, las intenciones identificadas, los grupos entre intenciones y los “utterances” de respuesta del chatbot para cada grupo de intenciones. Los resultados obtenidos evidencian que los enfoques utilizados son exitosos. Por último, se espera mejorar los resultados con técnicas de inteligencia artificial y computación lingüística