Publicación: Rechat: chatbot inteligente para la gestión de recargas de Vehículos Eléctricos
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2024-07
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info:eu-repo/semantics/openAccess
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Universidad de Educación a Distancia (UNED)
Resumen
En los últimos años, la adopción de vehículos eléctricos ha aumentado significativamente debido a la necesidad de reducir las emisiones de carbono y mejorar la sostenibilidad ambiental.
Sin embargo, la gestión eficiente de la carga de estos vehículos sigue teniendo retos significativos. Este trabajo de fin de máster presenta el desarrollo de Rechat, un chatbot inteligente diseñado para facilitar la gestión de la carga de vehículos eléctricos mediante el uso de procesamiento del lenguaje natural y tecnologías de inteligencia artificial.
Rechat se propone como una herramienta que automatiza y simplifica la gestión de la carga de vehículos eléctricos. Utilizando tecnologías como Node.js, Telegraf, PyTorch y Flask, Rechat es capaz de procesar texto en tiempo real, entender intenciones de los usuarios y proporcionar respuestas precisas y contextuales.
El objetivo principal de este trabajo es desarrollar un chatbot que facilite la gestión de la carga en vehículos eléctricos a través de una interfaz que utilice texto en lenguaje natural.
Se han establecido varios objetivos específicos, entre ellos, analizar la adopción de vehículos eléctricos, desarrollar un marco conceptual para la implementación de chatbots, diseñar y programar Rechat, evaluar diferentes tecnologías y modelos de PLN, implementar y validar la integración de estas tecnologías, y analizar el impacto de Rechat en la experiencia de usuario.
Los resultados de la evaluación de Rechat muestran una mejora significativa en la interacción de los usuarios con sus dispositivos de carga, proporcionando una experiencia más intuitiva y eficiente. El análisis comparativo de los modelos de clasificación de intenciones demuestra la viabilidad de utilizar tecnologías avanzadas de PLN para la gestión de cargas de vehículos eléctricos.
In recent years, the adoption of electric vehicles has increased significantly due to the need to reduce carbon emissions and improve environmental sustainability. However, the efficient management of charging these vehicles presents numerous challenges. This master’s thesis presents the development of Rechat, an intelligent chatbot designed to facilitate the management of electric vehicle charging using natural language processing and artificial intelligence technologies. Rechat aims to automate and simplify the management of electric vehicle charging. Using technologies such as Node.js, Telegraf, PyTorch, and Flask, Rechat can process text in real-time, understand user intentions, and provide precise and contextual responses. The main objective of this work is to develop a chatbot that facilitates the management of electric vehicle charging through an interface that uses natural language text. Several specific objectives have been established, including analyzing the adoption of electric vehicles, developing a conceptual framework for the implementation of chatbots, designing and programming Rechat, evaluating different NLP technologies and models, implementing and validating the integration of these technologies, and analyzing the impact of Rechat on user experience. The results of Rechat’s evaluation show a significant improvement in user interaction with their charging devices, providing a more intuitive and efficient experience. The comparative analysis of intention classification models demonstrates the feasibility of using advanced NLP technologies for managing electric vehicle charging.
In recent years, the adoption of electric vehicles has increased significantly due to the need to reduce carbon emissions and improve environmental sustainability. However, the efficient management of charging these vehicles presents numerous challenges. This master’s thesis presents the development of Rechat, an intelligent chatbot designed to facilitate the management of electric vehicle charging using natural language processing and artificial intelligence technologies. Rechat aims to automate and simplify the management of electric vehicle charging. Using technologies such as Node.js, Telegraf, PyTorch, and Flask, Rechat can process text in real-time, understand user intentions, and provide precise and contextual responses. The main objective of this work is to develop a chatbot that facilitates the management of electric vehicle charging through an interface that uses natural language text. Several specific objectives have been established, including analyzing the adoption of electric vehicles, developing a conceptual framework for the implementation of chatbots, designing and programming Rechat, evaluating different NLP technologies and models, implementing and validating the integration of these technologies, and analyzing the impact of Rechat on user experience. The results of Rechat’s evaluation show a significant improvement in user interaction with their charging devices, providing a more intuitive and efficient experience. The comparative analysis of intention classification models demonstrates the feasibility of using advanced NLP technologies for managing electric vehicle charging.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
Chatbot, clasificación de intenciones, procesamiento de lenguaje natural, vehículos eléctricos, Voiceflow, BERT, intent classification, natural Language Processing, electric vehicles
Citación
Doñate Navarro, Pablo (2024) Rechat: chatbot inteligente para la gestión de recargas de Vehículos Eléctricos. Trabajo fin de máster. Universidad de Educación a Distancia (UNED)
Centro
Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Lenguajes y Sistemas Informáticos