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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Fabro, João Alberto | - |
Autor(es): dc.contributor | Lazzaretti, André Eugênio | - |
Autor(es): dc.contributor | Stadzisz, Paulo Cézar | - |
Autor(es): dc.contributor | Fabro, João Alberto | - |
Autor(es): dc.creator | Rodrigues, Gabriel Vieira | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:12:47Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:12:47Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-01-31 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-01-31 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-16 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33251 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1091084 | - |
Descrição: dc.description | Due to the social isolation measures imposed with the advance of the COVID-19 pandemic, many establishments – including restaurants and snack bars, were forced to process orders online for delivery and pick up, to keep the operation on. One portion of these requests are made through messaging applications, where there is direct interaction via text between the customer and the establishment. However, this interaction can be sometimes problematic: for the customer there may be a negative experience due to delays and order ambiguities. And on the establishment side, there is the difficulty of scaling this service as the number of orders grows, the decrease in the productivity of employees who have to perform online service beyond their other duties, in addition to the order loss. In order to solve some of these problems, this project have applied natural language processing techniques – using the Rasa Open Source framework, to create a chatbot that is able to interact and understand the intentions of customers, automatic processing orders via chat in restaurants and snack bars. A chatbot prototype was developed and evaluated based on the performance metrics of the classification tasks – from data collected from conversations in a simulated experiment, resulting in 94% accuracy for the intention identification task. | - |
Descrição: dc.description | Devido as medidas de isolamento social impostas com o avanço da pandemia da COVID-19, muitos estabelecimentos – incluindo restaurantes e lanchonetes, se viram obrigados a receber pedidos de forma online para delivery e retirada, para continuar o seu funcionamento. Uma parcela desses pedidos são feitos por aplicativos de mensagem, onde há uma interação direta via texto entre o cliente e o estabelecimento. Porém essa interação pode ser muitas vezes problemática: para o cliente pode haver uma experiência negativa devido a atrasos nas respostas do estabelecimento e ambiguidades nos pedidos. E do lado do estabelecimento, há a dificuldade de escalabilidade desse atendimento à medida que o número de pedidos cresce, a diminuição da produtividade de colaboradores que além das suas tarefas usuais, também precisam realizar o atendimento online, além da perda de pedidos. Visando solucionar ao menos uma parte desses problemas, esse projeto aplicou técnicas de processamento de linguagem natural – utilizando o framework Rasa Open Source, para criação de um chatbot, que seja capaz de interagir e entender as intenções de clientes, ao realizar pedidos via chat em restaurantes e lanchonetes. Foi desenvolvido um protótipo de chatbot que foi avaliado com base nas métricas de desempenho das tarefas de classificação – a partir de dados coletados de conversas de um experimento simulado, resultando em 94% de acurácia para a tarefa de identificação de intenções. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de linguagem natural (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Chatbots | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquinas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Natural language processing (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Chatbot para pedidos online em restaurantes baseado em identificação de intenções e extração de entidades utilizando a ferramenta Rasa Open Source | - |
Título: dc.title | Chatbot for online ordering in restaurants based on identifying intentions and extracting entities using the Rasa Open Source Platform | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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