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Título: UM AGENTE CONVERSACIONAL PERGUNTA-RESPOSTA COM RECOMENDAÇÕES BASEADAS EM UMA ONTOLOGIA DE DOMÍNIO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JESSICA PALOMA SOUSA CARDOSO

Colaborador(es):  SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Orientador
Número do Conteúdo: 50180
Catalogação:  05/11/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50180@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50180@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50180

Resumo:
A oferta de serviços por meio de interfaces conversacionais, ou chatbots, tem se tornado cada vez mais popular, com aplicações que variam de aplicativos de bancos e reserva de bilheteria a consultas em um banco de dados. No entanto, dado a quantidade massiva de dados disponível em alguns domínios, o usuário pode ter dificuldade em formular as consultas e recuperar as informações desejadas. Esta dissertação tem como objetivo investigar e avaliar o uso de recomendações na busca de informações numa base de dados de filmes através de chatbots. Neste trabalho, implementamos um chatbot por meio do uso de frameworks e técnicas da área de processamento de linguagem natural (NLP - Natural Language Processing). Para o reconhecimento de entidades e intenções, utilizamos o framework RASA NLU. Para a identificação das relações entre essas entidades, utilizamos as redes Transformers. Além disso, propomos diferentes estratégias para recomendações feitas a partir da ontologia de domínio. Para avaliação deste trabalho, conduzimos um estudo com usuários para avaliar o impacto das recomendações no uso do chatbot e aceitação da tecnologia por meio de um questionário baseado no Technology Acceptance Model (TAM). Por fim, discutimos os resultados do estudo, suas limitações e oportunidades de futuras melhorias.

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