Diálogo adecuado a la intención

Los ámbitos conversacionales inherentes a un grafo de conocimiento se definen en GNOSS Chatbot por medio de intenciones, entidades y diálogos. Así, un asistente es capaz de traducir las frases en lenguaje natural a lenguaje SPARQL, tras analizar la intención y entidades de la pregunta del usuario mediante técnicas Natural Language Understanding (NLU), dentro de uno o más ámbitos en los que el grafo haya sido  ha sido entrenado.

Por entrenamiento debe entenderse el conjunto de procesos que posibilita la incorporación del conocimiento experto que caracteriza un ámbito conversacional al marco general para la construcción de asistentes que provee GNOSS Chatbot. En la práctica, se trata de formar a GNOSS Chatbot en el Grafo de Conocimiento de un ámbito conversacional dado.

SPARQL es el estándar W3C para el lenguaje de interrogación de grafos RDF. Permite, mediante expresiones más breves y claras que las que provee el lenguaje relacional SQL, la ejecución de consultas que relacionen múltiples entidades y sus datos, lo que lo convierte en un método ideal para traducir a un lenguaje informático de consultas a base de datos las preguntas de lenguaje natural que impliquen a varias entidades y sus relaciones, que son, precisamente, el tipo de preguntas que realizamos los humanos y a las que un asistente debe responder.