Entrenar las intenciones de un asistente virtual

By 19/05/2020

La utilidad de los asistentes virtuales se demuestra cada vez más en la gestión de consultas, su clasificación y respuesta en todos los ámbitos. En un momento en el que estas consultas se multiplican si hablamos del COVID-19, IBM ha desarrollado un chatbot que ya ayuda a resolver las dudas de los ciudadanos en diferentes comunidades autónomas.

Sin embargo, antes de que nos conteste, antes de esa fase de generación del lenguaje que quizás es la más conocida, los asistentes tienen que “comprender” lo que preguntamos. Ahí entra en juego el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): hay que entrenar al sistema para que sea capaz de procesar nuestro lenguaje y dé una respuesta acorde a las intenciones del usuario. Una fase previa en la que el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) podía aportar su experiencia en lingüística computacional.

Cuando IBM nos propuso participar en el proyecto, pensamos que era algo retador y que nos permitía aportar lo que sabemos hacer a la situación que vivimos, en la que cada acción cuenta, aunque fuimos conscientes, desde el principio, que requería una responsabilidad especial ante un tema de salud pública y preocupación social.

Entrenar las intenciones en un contexto cambiante

Desde el IIC, hemos trabajado en el entrenamiento del chatbot y, en concreto, de las intenciones. Estas permiten al asistente identificar qué es lo que está pidiendo el usuario o qué información necesita, para luego responderle o remitirlo a la misma.

En concreto, se le muestran ejemplos de lo que puede decir una persona: ¿qué síntomas tiene el coronavirus?, dame más información sobre el coronavirus, ¿qué es la cuarentena?, ¿cuáles son las medidas para el aislamiento domiciliario?, etc. Con esta información, el chatbot identificará la intención que corresponde a los términos y dará la respuesta óptima a la petición.

Para ello, utilizamos IBM Watson, herramienta con la que ya habíamos trabajado y para la que contamos, en el aprendizaje, con el apoyo de IBM. Sin embargo, por las peculiaridades del contexto, este ha sido un proyecto diferente, en continuo cambio y adaptación.

Nos enfrentamos a un trabajo que cambiaba todos los días, como la información sobre el coronavirus. Había que entrenar nuevas intenciones conforme se publicaban nuevas noticias y medidas que eran proclives a generar dudas entre los ciudadanos.

En este sentido, hay que tener en cuenta que se tocan muchos ámbitos, ya que no siempre se pregunta por temas sanitarios, sino también por cuestiones legales o administrativas. En una primera fase, se enfocó el trabajo hacia temas relacionados con el virus –si hay algún tratamiento, qué es el virus, cuáles son sus síntomas–, pero luego surgió este día a día: el estado de alarma, los decretos ley, qué se prohíbe y qué no, etc. Así que fuimos adaptándonos, incluyendo nueva información y entrenando casi diariamente las intenciones que creíamos que era interesante recoger.

Aportación lingüística a un equipo multidisciplinar

Cubierto todo esto, el trabajo se adaptó luego a las necesidades de las comunidades autónomas, a las preguntas que querían incluir y, por tanto, responder. Esta fase afecta más a las respuestas que al entrenamiento del chatbot, que contempla todas las posibilidades. Aunque se utilice el mismo asistente, se responden cosas diferentes porque, por ejemplo, los números de teléfono de consulta sobre el COVID-19 son distintos en cada comunidad.

Sin embargo, también pudimos aportar, desde la parte lingüística, a la redacción de estas respuestas. Sobre todo, apoyamos al equipo en las que hacían referencia al ámbito jurídico, para utilizar un lenguaje que fuera comprensible para todos los usuarios. Es uno de los aspectos positivos que tiene formar parte de un equipo multidisciplinar, que ofrece la oportunidad de completar las soluciones tecnológicas desde diferentes perspectivas.

Al final, ha sido una experiencia enriquecedora en todos los sentidos. Hemos trabajado con distintos perfiles, tal y como estamos acostumbrados en el IIC, y hemos podido seguir aplicando más de una década de trabajo en técnicas de PLN para contribuir a nuestro principal objetivo: aportar valor a la sociedad a través de la tecnología.

Alberto Barrientos, director general del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC)

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