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dc.contributor.advisorGarcía Cascales, Juanes-ES
dc.contributor.authorMedel Luque, Davides-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2019-02-14T10:23:27Z
dc.date.available2019-02-14T10:23:27Z
dc.date.issued2019es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/35312
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industriales_ES
dc.description.abstractEl trabajo consiste en la implantación de un chatbot como herramienta de soporte para la consulta de las políticas internas de una compañía. El chatbot consiste en una solución complementaria a los sistemas de consulta actuales pero que puede aportar una serie de ventajas. En el proyecto se presenta la metodología que se ha empleado para el desarrollo integral del chatbot en la compañía. Comenzando con una primera fase de análisis, donde se compara el modelo de consulta actual con el modelo que se quiere conseguir, analizando las mejoras que aporta el nuevo modelo, y se define el usuario potencial de la herramienta. La siguiente fase sería el diseño y desarrollo del programa, en este proceso se definen los elementos fundamentales de los que se compone un chabot, intenciones, entidades y el flujo de diálogo. Además, en este paso se expone como se han realizado cada una de estas definiciones en el servicio de IBM Watson Assistant. Por último, se explica la fase de implementación de la prueba piloto del chatbot. Para ello se ha establecido una estrategia para el análisis de las conversaciones entre el software y los usuarios, en esta estrategia se traza el plan de acción para el proceso de aprendizaje del lanzamiento de la prueba piloto. Una vez desarrollado el programa, se presenta el módulo de analytics de la herramienta para el análisis de las conversaciones. Finalmente, después de la fase de testeo del programa se exponen las posibles mejoras futuras del chatbot, así como las conclusiones del análisis del desarrollo de la solución.es-ES
dc.description.abstractThe project consists on the implementation of a chatbot as a support tool for the consultation of a company's internal policies. The chatbot is a complementary solution to the current consultation systems but can provide a number of advantages. The study presents the methodology used for the end-to-end development of chatbot in the company. Starting with a first phase of analysis, where the current consultation model is compared with the model to be achieved, analyzing the improvements provided by the new model, and defining the potential user of the tool. The next phase would be the design and development of the software, in this process the fundamental elements of which a chabot is constituted, intents, entities and the dialogue flow are defined. In addition, this step explains how each of these definitions have been performed in the IBM Watson Assistant service. Finally, the implementation phase of the chatbot pilot test is explained. For this purpose, a strategy for the analysis of the conversations between the software and the users has been established, in this strategy the action plan for the learning process of the pilot test launch is mapped out. Once the program has been developed, the analytics module of the conversation analysis tool is presented. Finally, after the testing phase of the program, the possible future improvements of the chatbot are presented, as well as the conclusions of the analysis of the development of the solution.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherMII-N (H62-electronica)es_ES
dc.titleSOLUCIONES DE FRONTING CON CHATBOTSes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsChatbot, IBM, deep learning, Watson Assistant, inteligencia artificial, machine learninges-ES
dc.keywordsChatbot, IBM, deep learning, Watson Assistant, artificial intelligence, machine learningen-GB


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