Creación de un asistente de voz para modelado

El procesamiento del lenguaje natural ha tenido mucha importancia en estos últimos años, dando lugar al desarrollo de bots conversacionales o chatbots que automatizan las tareas. Los agentes conversacionales se usan para automatizar tareas usando lenguaje natural y pueden ser usados por medio de voz, llamados asistentes de voz o de texto. Dentro del desarrollo software, pueden ser útiles automatizando tareas de programación y de gestión de proyectos, ayudando en todas las fases del ciclo de vida del software, en cualquier lugar, y así, reduciendo el esfuerzo empleado. Este Trabajo Fin de Grado se centra en el desarrollo de un asistente conversacional para realizar tareas de modelado. Para ello se va a ampliar la herramienta SOCIO, un chatbot para modelado colaborativo que funciona en Telegram y Twitter, con una API REST que permite realizar las acciones de SOCIO y recibir su respuesta. Se ha usado la herramienta Dialogflow, que permite que Google pueda interpretar el lenguaje natural, y usando técnicas de aprendizaje automático, detecta la intención del hablante. Dialogflow enviará la intención del usuario a una API intermedia, que se encarga de interpretar la intención del usuario y enviar peticiones a la API de SOCIO para que le devuelva el resultado de la acción solicitada. Según la respuesta de SOCIO, nuestra API elaborará una respuesta al emisor, que además de dar una respuesta hablada o escrita, reflejará los resultados, si procede, a una página web creada por nuestra API, única por sesión de usuario. El idioma usado para este asistente de voz es el Inglés, pero está abierto para un posible asistente multilenguaje, añadiendo otros idiomas como el Español, Francés, Chino, Alemán,etc

Empirical Analysis of Social Support Provided via Social Media

Social media are an effective means for people to share everyday problems with their peers. Although this often leads to empathic responses which help alleviate the experienced stress, such peer support is not always available. As an alternative solution for such situations, this paper explores the possibilities to develop an ‘artificial friend’ that offers online social support through text messages. To formulate the requirements for such a system, a pilot study was performed in which 230 participants were asked (via a crowdsourcing platform) to report their experiences regarding online peer support. The results have been converted into a number of working hypotheses about online peer support. Based on these hypotheses, a conceptual framework has been developed that describes the functioning of the proposed support system