Atención de consultas del usuario usando el procesamiento del lenguaje natural en el ámbito de soporte técnico

En este proyecto de investigación se presenta un sistema de búsqueda de respuesta que busca procesar adecuadamente las consultas del usuario en lenguaje natural basada en texto para mejorar el tipo de respuesta esperada en el ámbito de soporte técnico. El problema que afronta esta investigación es buscar la mejor técnica que permita obtener una comprensión a nivel textual de este tipo de atenciones y brindar respuestas en tiempos reducidos y con un mayor nivel de precisión, es por ello que el objetivo se puede definir con el siguiente texto “procesar adecuadamente las consultas del usuario en lenguaje natural basada en texto para mejorar el tipo de respuesta esperada en el ámbito de soporte técnico”. Para cumplir con este objetivo se estudiaron diversas técnicas de procesamiento de lenguaje natural, que pasaron desde las técnicas ontológicas hasta la de búsqueda en corpus, de las cuales se tuvo que seleccionar la técnica que mejor se adecuó a la investigación tomando la de Levenshtein para aplicar a la misma a la cual se le complementó con otro algoritmo (LCS) que mejoró el motor de búsqueda y que hizo de ésta una herramienta evolucionada por sus características. Una vez establecida la base teórica se describe el diseño de la herramienta considerando que se realizó usando las metodologías RUP y UML orientada a objetos, así como también se hace una descripción técnica detallada de los algoritmos usados mostrando el código relevante o Core de la herramienta del motor de búsqueda y se hace una descripción de la herramienta implementada como una aplicación web. Los resultados experimentales son alentadores ya que se logró hacer uso de esta técnica con tiempos de respuesta de un promedio de 113.93 milisegundos dependiendo de la complejidad de la consulta y acercamiento a la pregunta almacenada teniendo nuestro motor de búsqueda una precisión del 93.33%. Por lo tanto, se puede concluir mencionando que esta investigación brinda aportes significativos en la aplicación este tipo de herramientas de este campo de estudio que aún no toma la relevancia que amerita.Tesi

Atención de consultas del usuario usando el procesamiento del lenguaje natural en el ámbito de soporte técnico

TesisEn este proyecto de investigación se presenta un sistema de búsqueda de respuesta que busca procesar adecuadamente las consultas del usuario en lenguaje natural basada en texto para mejorar el tipo de respuesta esperada en el ámbito de soporte técnico. El problema que afronta esta investigación es buscar la mejor técnica que permita obtener una comprensión a nivel textual de este tipo de atenciones y brindar respuestas en tiempos reducidos y con un mayor nivel de precisión, es por ello que el objetivo se puede definir con el siguiente texto “procesar adecuadamente las consultas del usuario en lenguaje natural basada en texto para mejorar el tipo de respuesta esperada en el ámbito de soporte técnico”. Para cumplir con este objetivo se estudiaron diversas técnicas de procesamiento de lenguaje natural, que pasaron desde las técnicas ontológicas hasta la de búsqueda en corpus, de las cuales se tuvo que seleccionar la técnica que mejor se adecuó a la investigación tomando la de Levenshtein para aplicar a la misma a la cual se le complementó con otro algoritmo (LCS) que mejoró el motor de búsqueda y que hizo de ésta una herramienta evolucionada por sus características. Una vez establecida la base teórica se describe el diseño de la herramienta considerando que se realizó usando las metodologías RUP y UML orientada a objetos, así como también se hace una descripción técnica detallada de los algoritmos usados mostrando el código relevante o Core de la herramienta del motor de búsqueda y se hace una descripción de la herramienta implementada como una aplicación web. Los resultados experimentales son alentadores ya que se logró hacer uso de esta técnica con tiempos de respuesta de un promedio de 113.93 milisegundos dependiendo de la complejidad de la consulta y acercamiento a la pregunta almacenada teniendo nuestro motor de búsqueda una precisión del 93.33%. Por lo tanto, se puede concluir mencionando que esta investigación brinda aportes significativos en la aplicación este tipo de herramientas de este campo de estudio que aún no toma la relevancia que amerita