En la serie de publicaciones de blog «Te lo explicamos«, analizamos las complejas tecnologías incorporadas en nuestra inteligencia artificial, Aplysia. En esta publicación, exploramos el análisis sintáctico y semántico. Comenzamos con una descripción general más amplia y pasamos a las características específicas incorporadas en nuestra IA. Después, mostramos cómo funcionan con ejemplos prácticos.

• Sintaxis y Semántica
  • ¿Qué es el análisis sintáctico?
  • ¿Qué es el análisis semántico?
• Modelos Semánticos y Sintácticos de HiJiffy
  • Función de Proximidad
  • Modelo de Categorización de mensajes
  • Identificación Inteligente de Propiedades
  • Resumen de Oraciones
  • Sistema de Traducciones

Sintaxis y semántica

En HiJiffy, estamos a la vanguardia en la creación de bots conversacionales inteligentes para revolucionar las comunicaciones con los huéspedes. Nuestra experiencia en IA conversacional emplea la integración de técnicas sintácticas y semánticas. Explicado de forma más sencilla, estas tratan sobre las estructuras del lenguaje y el significado de las palabras, por lo que podrás hacerte una idea de lo esenciales que son para los bots conversacionales.

La sintaxis es un área de estudio que regula cómo se organizan las palabras para formar oraciones coherentes. La semántica se centra en lo que representan esas palabras y cómo transmiten información. Incorporar estos conceptos a nuestro chatbot impulsado por IA nos permite comprender y responder preguntas humanas con una precisión y relevancia incomparables.

¿Qué es el análisis sintáctico? 

El análisis sintáctico es una metodología para estudiar el lenguaje conversacional utilizando reglas gramaticales formales. La sintaxis asigna estructura semántica al texto. En nuestro sistema de IA, la sintaxis es esencial para interpretar y comprender las interacciones entre hoteles y huéspedes (potenciales). Al centrarnos en las características estructurales del lenguaje, garantizamos que nuestros algoritmos comprenden correctamente la entrada del usuario.

Ejemplos de metodologías sintácticas:

• Etiquetado de partes del discurso (etiquetado POS):
  • Consiste en asignar partes del discurso a cada palabra de una oración (por ejemplo, sustantivo, verbo, adjetivo).
• Análisis de parsing:
  • Analizar la estructura sintáctica de una oración para producir un árbol de análisis que muestre las relaciones gramaticales.

¿Qué es el análisis semántico?

El análisis semántico (o semántica) trata de comprender el significado y el contexto del lenguaje. Es una tarea compleja para los ordenadores, ya que los humanos generalmente confían en su intuición y habilidades lingüísticas para interpretar palabras, signos y estructuras de oraciones. Es por esto que las técnicas semánticas desempeñan un papel importante en nuestro sistema. Al examinar las complejidades de las consultas de los usuarios, nos aseguramos de que nuestras respuestas sean precisas y apropiadas al contexto.

Ejemplos de metodologías semánticas:

• Reconocimiento de entidad nombrada (NER):
  • Identificar y clasificar nombres propios (por ejemplo, nombres de personas, organizaciones, lugares).
• Desambiguación del sentido de las palabras (WSD):
  • Determinar el significado preciso de una palabra en contexto cuando tiene múltiples significados.

Modelos semánticos y sintácticos de HiJiffy

Para optimizar la precisión de las respuestas del chatbot, incorporamos las estrategias de ambos campos a nuestra IA. De este modo, aseguramos que nuestros modelos y sistemas conocen la estructura y el contexto del lenguaje, para que puedan producir las respuestas correctas y apropiadas.

Nuestro modelo patentado, desarrollado a partir de ocho años de datos específicos de la hotelería, ha sido diseñado para lograr el más alto nivel de precisión. Es un modelo exclusivo de HiJiffy, con una amplia variedad de enunciados semánticos que resultan difíciles de entender para otros modelos y que forman la base de nuestro sistema conversacional. Este modelo se integra en nuestro sistema, junto con otros algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, mejorando así sus capacidades.

Función de proximidad

La función Proximidad emplea tecnologías de sintaxis y semántica para mejorar la capacidad del modelo. Se suele utilizar para descodificar mensajes de usuario excepcionalmente difíciles con estructuras semánticas altamente complejas. Este modelo proporciona las respuestas más cercanas y relevantes al tema proporcionado, para que nuestro chatbot proporcione resultados correctos. 

Este modelo se utiliza en dos situaciones: 

• Cuando un huésped hace una pregunta difícil (generalmente contiene varias preguntas).

• Para complementar una respuesta.

Modelo de categorización de mensajes

Para mejorar la precisión y la utilidad de nuestro conserje virtual (chatbot durante la estancia), hemos desarrollado un modelo de categorización de mensajes que también aplica los principios de sintaxis y semántica. Este modelo clasifica los mensajes entrantes en tres tipos principales: Solicitudes, Quejas y Preguntas Generales (Otros Temas).

• Solicitudes: Identifica solicitudes de servicio como servicio de habitaciones, limpieza o cambios de reservas.
• Quejas: Detecta incidencias y problemas reportados por los huéspedes, garantizando una pronta atención.
• Otros temas: Responde a preguntas generales y consultas informativas.

Cómo funciona:

• El huésped envía un mensaje a nuestro conserje virtual. Dependiendo del tipo de mensaje (solicitud o queja), nuestro sistema puede derivar automáticamente la conversación a un agente humano si es necesario.
• Si un mensaje se clasifica como preguntas generales, el bot conversacional proporciona respuestas inmediatas y precisas basadas en información pre programada.

Aquí proporcionamos algunos ejemplos.

Ejemplo 1: Solicitud

• Entrada del usuario: «¿Puedo recibir toallas adicionales en mi habitación?»
• Categorización: Solicitud

Ejemplo 2: Queja

• Entrada del usuario: «El aire acondicionado de mi habitación no funciona bien».
• Categorización: Queja

Ejemplo 3: Pregunta general (Otros temas)

• Entrada del usuario: «¿A qué hora empieza el desayuno?»
• Categorización: Pregunta general (Otros temas)

La categorización inteligente garantiza que los problemas de los huéspedes se aborden de forma rápida y eficiente para proporcionarles así una experiencia positiva.

Identificación inteligente de propiedades

Nuestro innovador sistema inteligente de identificación de propiedades está diseñado para simplificar la búsqueda de hoteles dentro de un grupo específico. Con esta funcionalidad, el chatbot de HiJiffy identifica de forma rápida y precisa las propiedades de un grupo cuando un huésped potencial busca por nombre de hotel o ingresa una ubicación específica.

Veamos cómo funciona a través de un ejemplo específico.

Ejemplo 1: Búsqueda del nombre del hotel

• Entrada del usuario: «Hotel Central Lisboa»
• Identificación inteligente de propiedades: Hotel Central Lisboa

Ejemplo 2: Búsqueda de ubicación:

• Entrada del usuario: «Estoy buscando un hotel en la ciudad de Nueva York.»
• Identificación inteligente de propiedades: Todas las propiedades en la ciudad de Nueva York

Resumen de oraciones

La función de resumen de oraciones maneja casos en los que los huéspedes envían mensajes largos y detallados. Al resumir estos mensajes, nuestro sistema puede extraer de manera eficiente las principales intenciones y solicitudes, para garantizar que el bot conversacional pueda responder con precisión y rapidez (Nota: esta función solo está disponible en ciertos canales, como Instagram).

Cuando un huésped envía un mensaje largo, la función de resumen de oraciones analiza el texto para identificar los temas esenciales. Este proceso implica lo siguiente:

1. Análisis de texto: El sistema escanea todo el mensaje para identificar los temas principales y las frases clave.
2. Extracción de intención central: Extrae las intenciones y solicitudes principales del texto, filtrando los detalles irrelevantes.
3. Producción: Se presenta al huésped un conjunto de botones con las intenciones principales identificadas en la pregunta. 

Esta entrada resumida permite al bot conversacional comprender más rápidamente las necesidades del huésped y ofrecer una respuesta relevante y precisa.

He aquí un ejemplo para ilustrarlo en la práctica.

• Entrada del usuario: «¡Hola! Estoy planeando visitar su hotel el próximo mes con mi familia. Estamos deseosos de visitarles. Tenemos algunos requisitos específicos. Necesitamos una habitación con vista a la ciudad, accesibilidad para silla de ruedas y ropa de cama adicional para mis dos hijos. ¿Podría confirmar que pueden ofrecer esto e indicarme el coste total por una semana?»
  
  
• Resultado resumido: El sistema proporciona al huésped los siguientes botones:
  • Preguntas frecuentes – Tipos de habitaciones y vistas
  • Preguntas frecuentes – Accesibilidad
  • Preguntas frecuentes – Ropa de cama adicional
  • Reservar una habitación

Sistema de traducción

Uno de nuestros sistemas que usa estas técnicas de sintaxis y semántica es nuestro sistema de traducción. Nuestro avanzado sistema de traducción minimiza las barreras lingüísticas, para permitir una comunicación perfecta, independientemente del idioma nativo del huésped.

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Fuentes

Este artículo se basa en contribuciones técnicas de Eduardo Machado y Vanda Azevedo del equipo de IA de HiJiffy.