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dc.creatorSousa, Rafael Henrico de-
dc.date.accessioned2022-07-06T19:11:55Z-
dc.date.available2022-07-06T19:11:55Z-
dc.date.issued2022-07-06-
dc.date.submitted2022-04-29-
dc.identifier.citationSOUSA, R. H. de. Desenvolvimento de um modelo inteligente capaz de responder questões consultando bancos de dados estruturados (KBS). 2022. 102 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/50486-
dc.description.abstractThe virtual sales market (E-commerce) has expanded a lot nowadays due to the ease and prac- ticality provided by this purchase way, and due to the fact that the technologies are becoming more and more accessible. With the increase in consumers who use this method of purchase, the implementation of virtual assistants by companies can add benefits to both sides of the ne- gotiation consumers-companies, since the use of virtual assistants can allow the automation of tasks involving means of communication, thus accelerating problem resolution and increasing customer service productivity, in addition to being able to provide personalized experiences tailored to each consumer. In this work, concepts that are relevant to the topic of Knowledge Base Question Answering (KB-QA) are discussed, and ways to develop an end-to-end KB-QA model that is capable of answering user questions provided in natural language, based on in- formation contained in knowledge bases (KBs) that can be seen as graphs. To this end, two parallel lines of research are addressed, complete models, which are able to directly deal with the question in natural language and provide an answer based on the KB, and composite mo- dels, models that are composed of a method for converting the question from natural language in a query and a method of querying the KB via queries, where the query is usually made up of triples of the form (subject, predicate, object). In order to develop an end-to-end KB-QA model via Ensemble by majority vote, superior on terms of metrics like F1-score, this work addresses the generation of a composite KB-QA model, where methods for transforming questions from natural language to queries and methods to query the Knowledge Bases based on these queries are analyzed and selected, the search and analysis of complete KB-QA models is carried out, and then some of the models are selected for the composition of the Ensemble. In the analy- sis of the composite KB-QA model, databases from different areas such as COUNTRIES and FB15k-237 are applied for independent analysis of the method for querying the KB, in order to determine the potential of the model for different structures of the Knowledge Bases based on triples, and then the WikiMovies database is used to analyze the whole composite model. For the analysis of the complete KB-QA models, the WebQuestionsSP question bank is used, which is developed to be answered through queries to the KB Freebase. As the main result of this work, three different Ensembles are generated, called Simple Ensemble, Ensemble with Countermeasure and Ensemble with total countermeasure, which are state-of-the-art for the KB-QA task considering the WebQuestionsSP database with F1-scores of 75.40%, 78.72% and 81.43% respectively. Besides these results, as an addendum, some analyzes and results are pre- sented involving the development of a composite KB-QA model, here called Parot-MINERVA composite model.pt_BR
dc.description.sponsorshipOmnilogic Inteligência S/Apt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectKnowledge base question answering (KBQA)pt_BR
dc.subjectAssistentes virtuaispt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectChatbotspt_BR
dc.subjectE-commercept_BR
dc.subjectVirtual assistantspt_BR
dc.subjectNatural language processingpt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.titleDesenvolvimento de um modelo inteligente capaz de responder questões consultando bancos de dados estruturados (KBS)pt_BR
dc.title.alternativeDevelopment of an intelligent model capable of answering questions by consulting structured databases (KBS)pt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Barbosa, Bruno Henrique Groenner-
dc.contributor.advisor-co1Ferreira, Danton Diego-
dc.contributor.referee1Barbosa, Bruno Henrique Groenner-
dc.contributor.referee2Ferreira, Danton Diego-
dc.contributor.referee3Rosa, Renata Lopes-
dc.contributor.referee4Vitor, Giovani Bernardes-
dc.description.resumoO mercado de vendas virtuais (E-commerce) tem se expandido muito atualmente devido à facili- dade e praticidade proporcionadas por esta via de compra, e pelo fato de que as tecnologias vem se tornando cada vez mais acessíveis. Com o aumento dos consumidores que utilizam este mé- todo de compra, a implantação de assistentes virtuais por empresas pode agregar benefícios para ambos os lados da negociação consumidores-empresas, uma vez que o uso de assistentes virtu- ais pode permitir a automação de tarefas que envolvem meios de comunicação, acelerando-se assim a resolução de problemas e aumentando-se a produtividade para atendimento ao cliente, além de ser capaz de fornecer experiências personalizadas adequadas a cada consumidor. Neste trabalho, são abordados conceitos relevantes ao tópico de Knowledge Base Question Answering (KB-QA) e meios de desenvolver-se um modelo KB-QA que seja capaz de responder às ques- tões do usuário fornecidas em linguagem natural a partir de informações contidas em bases de conhecimento (KBs). Para este fim, são abordadas duas linhas de pesquisa, os modelos com- pletos, capazes de lidar diretamente com a questão em linguagem natural e fornecer respostas baseados na KB; e os modelos compostos, que possuem um método para conversão da questão da linguagem natural em uma query e um método de consulta a KB por meio de queries, sendo a query constituída de triplas da forma (sujeito, predicado, objeto). A fim de se desenvolver um modelo KB-QA com bom desempenho, foi proposto neste trabalho um Ensemble de modelos onde são analisados e selecionados métodos de KB-QA disponíveis na literatura. Na análise dos modelos KB-QA compostos, são aplicadas bases de dados de áreas variadas tais como a COUN- TRIES e a FB15k-237, visando determinar o potencial dos modelos para diferentes estruturas das Knowledge Bases baseado em triplas e, então, utiliza-se a base de dados WikiMovies para a análise dos modelos compostos por inteiro. Já para análise dos modelos KB-QA completos emprega-se o banco de questões WebQuestionsSP que é desenvolvido para ser respondido por meio de consultas à KB Freebase. Como principal resultado deste trabalho, são gerados três diferentes Ensembles, denominados Ensemble simples, Ensemble com contramedida e Ensem- ble com contramedida total, que são estado-da-arte para a tarefa de KB-QA considerando-se o banco de dados WebQuestionsSP com F1-scores de 75,40%, 78,72% e 81,43% respectivamente. Além disso, são apresentados resultados envolvendo o desenvolvimento de um modelo KB-QA composto, aqui denominado modelo composto Parot-MINERVA.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenhariapt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6379754071945867pt_BR
Aparece nas coleções:Engenharia de Sistemas e automação (Dissertações)



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