- 1 -

Inteligencia Artificial aplicada a la experiencia del cliente

Marta Guerrero

30 de septiembre de 2019

- 2 -

Cuando pensamos en Inteligencia artificial….

- 3 -

Procesamiento

del Lenguaje

Natural

PLN

¿Qué es el PLN?

El Procesamiento del Lenguaje Natural lo constituyen las distintas técnicas que permiten a los

ordenadores trabajar de forma automática con el lenguaje humano, tanto en su forma escrita como en su

forma oral.

- 4 -

VOZ TEXTO

Procesamiento Comprensión Generación

Procesamiento de Lenguaje Natural

PLN Voy y texto

- 5 -

Principales

tareas del

PLN

Traducción automática

Clasificación automática

Speech2text

Generación automática de

texto

Extracción de información

Análisis del

sentimiento

Chatbots

- 6 -

- Servicio consolidado

- Multitud de idiomas, inglés idioma principal

- +20 dialectos español

- Gran acierto en conversaciones con buena acústica

- Transcripción por identificación de locutores

https://cloud.google.com/speech-to-text/

Speech2text:

Conversación >

texto

- 7 -

Ejemplo de

transcripción de

2 locutores

- 8 -

Clasificación

de textos

Corpus

Representación

vectorial

Modelos de

machine learning Predicción

Taxonomía - Tecnología madura aunque se necesita mayor conocimiento

- Se necesitan corpus medianos y grandes

- Corpus anotados

- 9 -

https://projector.tensorflow.org/

Visualizador de

Embeddings

- 10 -

Mejora del proceso mediante incorporación de un sistema

de clasificación automática

Efectividad: Clasifica automáticamente

el 55% de las reclamaciones

con el mismo acierto que

una persona.

Ahorro del 50% del tiempo del operador.

Retorno de la inversión

cuantificable

y recuperable.

Modelo Score de

categoría Incertidumbre

El modelo decide si clasificar o derivar a un operador.

Clasificación

automática de

reclamaciones

- Corpus anotado - Taxonomía de 400 etiquetas

- 11 -

Análisis del

sentimiento

- Analiza las opiniones de los usuarios

- Reconoce al menos 3 etiquetas: positivo, negativo y neutro

- Tecnología madura

- Múltiples idiomas, predominio del inglés

- Acierto + de 80% en dominios muy acotados por idioma

- 12 - https://azure.microsoft.com/es-es/services/cognitive-services/text-analytics/

Ejemplo:

Análisis del

sentimiento

- 13 -

Análisis

Avanzado

Sorpresa,

asombro

Ira,

enfado

Euforia,

enorgullecerse

Detección emociones en texto

Modelo psicologico de emociones

humanas PUTCHIK

- 14 -

Extracción

de la

información

-Tecnología madura

-Reconoce distintas entidades:

-> al menos 3: organización, persona, localización

-Múltiples idiomas, predominio del inglés

-Acierto + de 80% en dominios muy acotados

https://cloud.google.com/natural-language/

- 15 -

Generación

de texto OpenAI generador de noticias falsas

https://www.youtube.com/watch?v=XMJ8VxgUzTc#action=share

- Se introduce un párrafo

y el resto se genera

automáticamente

- Solo inglés

- No está liberado

- 16 -

Chatbot

Conversación

en texto

o

transcripción de

voz > texto

Base de datos de

preguntas respuestas

CHATBO

T

Reglas

lingüísticas

- Reconoce y expresa diferentes intenciones: saludos, dudas,

búsqueda de productos

- Reconoce y expresa emoticonos

- Conversación acotada a un dominio e idioma concreto

- Múltiples idiomas, no todos con el mismo grado de desarrollo

PLN

- 17 -

Chatbot

app.naiz.chat

Affective computing

- Solo inglés

- Reconoce emociones

básicas, define tipos de

personalidades

- 18 -

C/ Francisco Tomás y Valiente, nº 11

EPS, Edificio B, 5ª planta

UAM Cantoblanco. 28049 Madrid

Tel.: (+34) 91 497 2323

Elementos gráficos de apoyo obtenidos en:

Puedes consultar los artículos de

innovación en nuestro Blog:

www.iic.uam.es/blog/