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Título: A QUESTION-ANSWERING CONVERSATIONAL AGENT WITH RECOMMENDATIONS BASED ON A DOMAIN ONTOLOGY
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):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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:
The offer of services provided through conversational interfaces, or chatbots, has become increasingly popular, with applications that range from bank applications and ticket booking to database queries. However, given the massive amount of data available in some domains, the user may find it difficult to formulate queries and retrieve the desired information. This dissertation investigates and evaluates the use of the recommendations in the search for information on a movie database through a chatbot. In this work, we implement a chatbot with the use of frameworks and techniques from the area of natural language processing (NLP). For the recognition of entities and intents, we use the RASA NLU framework. For the identification of relations between those entities, we use the Transformers networks. In addition, we propose different strategies for the recommendation from the domain ontology. To evaluate this work, we have conducted an empirical study with volunteer users to assess the impact of the recommendations on chatbot use and the acceptance of the technology through a survey based on the Technology Acceptance Model (TAM). Lastly, we discuss the results of this study, its limitations, and avenues for future improvements.

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