El habla humano-computadora está ganando impulso como técnica de interacción con la computadora, lo que se busca es simular la interacción del habla entre humano-humano. Ha habido un aumento reciente en los motores de búsqueda basados en el habla y asistentes como Siri, Google Chrome y Cortana. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), se pueden aplicar para analizar el habla, al entenderlo se pueden usar para dar una respuesta apropiada a lo que dice el usuario.
La finalidad de este paper es presentar un análisis sobre las técnicas usadas para diseñar chatbots y realiza una comparación entre estas técnicas, principalmente de 9 documentos que pertenecen a los Chatbots que han sido premiados con los premios Loebner.

Alexa Skills son un conjunto de "habilidades" desarrolladas para ser usadas mediante el dispositivo Alexa de Amazon. Estas habilidades facilitan las tareas diarias tales como pedir un taxi para lo cual se puede usar el Skill desarrollado por Uber, pedir comida de algún restaurante, escuchar música en spotify entre otras tareas. Todas ellas solo deben ser instaladas en el dispositivo Alexa y estarán disponibles en todo momento con solo decir la palabra clave que identifica al skill.

Documentación para el desarrollo de skills:
https://developer.amazon.com/alexa-skills-kit

Catálogo de habilidades disponibles:
https://www.amazon.com/b?ie=UTF8&node=13727921011

Infome y presentación del proyecto desarrollado en el curso.

A continuación se muestran los enlaces correspondientes al código fuente y la dirección del chatbot:

Código fuente del modelo : https://github.com/WilberOrmeno/Amadeus-bot.git
Código fuente del Chatbot : https://javierormeno.visualstudio.com/A ... AmadeusBot
Fan page Chatbot : https://www.facebook.com/Amadeus-Bot-1040017102831174/ (Por ahora no está público, por lo que solo los desarrolladores pueden interactuar con él)

Integrantes:
- Ordoñez Vallenas, Antonio
- Ormeño Vera, Wilber Javier
- Yupanqui Gómez, Mario Alfonso

La digitalización, el aumento de Internet y los dispositivos móviles han cambiado la forma en que las personas interactúan entre sí y con las empresas. Internet ha impulsado el comercio electrónico y el crecimiento de las redes inalámbricas y dispositivos móviles ha llevado al desarrollo del comercio electrónico móvil (m-commerce).
M-commerce permite a los usuarios realizar actividades de comercio electrónico a través de un dispositivo móvil. Proporciona múltiples oportunidades para las empresas, ya que puede facilitar la expansión de las actividades comerciales y permite transacciones que antes no eran posibles. Además, según la investigación de Ganesan et al. (2009), van Bruggen, Antia, Jap, Reinartz y Pallas (2010) afirman que "el auge de Internet y los teléfonos inteligentes móviles ha permitido a las empresas establecer y mantener relaciones más directas con sus clientes".

Más información en el paper adjunto:

El habla humano-computadora está ganando impulso como técnica de interacción con la computadora, lo que se busca es simular la interacción del habla entre humano-humano. Ha habido un aumento reciente en los motores de búsqueda basados en el habla y asistentes como Siri, Google Chrome y Cortana. Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), se pueden aplicar para analizar el habla, al entenderlo se pueden usar para dar una respuesta apropiada a lo que dice el usuario.
La finalidad de este paper es presentar un análisis sobre las técnicas usadas para diseñar chatbots y realiza una comparación entre estas técnicas, principalmente de 9 documentos que pertenecen a los Chatbots que han sido premiados con los premios Loebner.

Este artículo presenta una descripción general del chatbot ALICE, su formato AIML y nuestros experimentos para generar diferentes prototipos de ALICE basados automáticamente en un enfoque de corpus. Se presenta una descripción del software desarrollado que convierte el texto legible (corpus) en formato AIML junto con la descripción de los diferentes corpus que utilizamos.
La limitación de los chatbots es que se desarrollan para entender preguntas sobre temas específicos.
Los ensayos realizados revelaron la posibilidad de generar prototipos útiles sin la necesidad de un sofisticado procesamiento del lenguaje natural o complejas técnicas de aprendizaje automático.

Más información en el siguiente link:
http://www.scielo.org.mx/scielo.php?scr ... 25&lang=es

Hoy en día existen múltiples herramientas para desarrollar chatbots, una de las más destacadas es Bot Framework de Microsoft.
El siguiente paper relata la problemática que existe en la Universidad de Guayaquil, específicamente en la carrera de Ingeniería de Sistemas computacionales cuyos alumnos constantemente tienen preguntas relacionadas a la carrera, a los horarios, entre otras preguntas.
Se plantea desarrollar un chatbot con esta herramienta para satisfacer esta demanda de consultas, llegando a la conclusión de que un chatbot es más eficiente que un humano debido a su disponibilidad las 24 horas del día, atributo que no tiene el personal administrativo.
En el paper se plantea el corpus a utilizar, así como la arquitectura del chatbot a desarrollar; la elección de los servicios cognitivos y la base de datos relacional precisas para el correcto desarrollo.

Más información en el paper adjunto: