Este trabalho apresenta um Assistente Virtual (VA) cujo principal objetivo é fornecer informações para os usuários dos sites.

Um VA é um sistema de software que interage com pessoas por meio de um navegador Web, recebendo perguntas textuais e respondendo automaticamente, sem intervenção humana. O VA fornece informações buscando perguntas semelhantes em uma base de conhecimento e fornecendo a resposta correspondente.

Técnicas de Inteligência Artificial são empregadas nesse processo de correspondência, para comparar a pergunta do usuário com as perguntas armazenadas na base.

A principal vantagem de usar o VA é minimizar a sobrecarga de informações quando os usuários se perdem em Sites.

O VA pode guiar o usuário pelas páginas web ou fornecer informações diretamente. Isso é especialmente importante para clientes que visitam um site empresarial, buscando produtos, serviços ou preços ou que precisam de informações sobre algum tema.

O VA também pode ajudar nos processos de Gestão do Conhecimento dentro das empresas, oferecendo uma forma fácil para as pessoas armazenarem e recuperarem conhecimento.

Uma vantagem extra é reduzir a estrutura dos Call Centers, já que o VA pode ser entregue aos clientes em CD-ROM.

Além disso, o VA fornece aos Webmasters estatísticas sobre o uso do VA (temas mais pedidos, número de visitantes, horário de conversa).

1. INTRODUÇÃO

Com a crescente popularidade da Web (World Wide Web), um grande número de sites está disponível para as pessoas visitarem. Da mesma forma, as informações disponíveis nesses sites estão aumentando, gerando sobrecarga de informações. Esse problema ocorre quando as pessoas têm informação em excesso, de modo que não conseguem encontrar o que se deseja, levando à perda de usuários (CHEN, 1994).

Para minimizar esses problemas, sites e portais oferecem uma lista de FAQs (perguntas frequentes), contendo pares de perguntas e respostas que correspondem a informações geralmente pesquisadas pelos usuários. No entanto, as FAQs também apresentam problemas. Mesmo em uma lista de tamanho médio, é difícil para o usuário encontrar a pergunta mais parecida com sua necessidade.

Um problema semelhante também ocorre dentro das organizações. As pessoas precisam compartilhar conhecimento, mas há poucos recursos para apoiar esse tipo de processo colaborativo. A consequência é a perda de conhecimento (quando as pessoas deixam a organização) ou retrabalhos (duas ou mais pessoas buscando a mesma informação).

Além disso, os problemas persistirão se a organização não tiver uma forma de armazenar conhecimento, para que as pessoas possam reutilizá-lo ou disseminar.

Portais de Conhecimento ou Portais Corporativos têm como objetivo reduzir esses problemas. São sites acessíveis internamente pela equipe da organização, onde o conhecimento explícito está disponível para armazenamento e recuperação. No entanto, o conhecimento precisa ser estruturado em bancos de dados e isso não é uma tarefa natural para pessoas que não estão familiarizadas com tecnologias.

Além disso, até mesmo portais podem se tornar desestruturados ou causar sobrecarga de informações devido ao enorme volume de informações disponíveis para os usuários.

Este trabalho apresenta um Assistente Virtual (VA), um software que recebe uma pergunta em linguagem natural livre e responde consultando uma base de conhecimento. Nessa base, o conhecimento é formatado como pares pergunta-resposta. Isso facilita seu armazenamento por pessoas. Quando um usuário coloca uma pergunta para o Assistente, ele procura na base a pergunta mais semelhante e retorna a resposta respectiva. Essa funcionalidade permite que os usuários insiram perguntas em linguagem natural, sem restrições e sem precisar buscar em listas ou usar linguagens de consulta como em bancos de dados.

A interação entre o VA e o usuário acontece de forma natural e intuitiva, como em um chat na Web.

Este artigo está estruturado da seguinte forma. A Seção 2 discute ações de gestão do conhecimento e como os VAs podem ajudar nesses processos. A Seção 3 discute as diferenças entre VAs e bots de chatter. Na seção 4, o VA é apresentado e suas características e funções detalhadas. A Seção 5 explica como o VA foi desenvolvido. A Seção 6 apresenta alguns casos em que o VA está sendo usado e discute uma situação especial em que o VA é usado para marketing. A Seção 7 apresenta observações finais e discute direções futuras.

2. GESTÃO DO CONHECIMENTO E ASSISTENTES VIRTUAIS

Organizações de aprendizagem são aquelas que utilizam o conhecimento como um dos principais recursos (SENGE, 2001). Elas sabem como usar o conhecimento para melhorar os negócios e sabem que o conhecimento, assim como outros recursos, precisa ser adquirido e gerenciado. A Gestão do Conhecimento (KM) é a área responsável por capturar, armazenar e recuperar conhecimento para apoiar processos de negócios (DAVENPORT, & PRUZAC, 1997).

De acordo com NONAKA & TAKEUCHI (1995), a maior parte do conhecimento organizacional vem das interações entre pessoas. As pessoas tendem a reutilizar soluções de outras pessoas para aumentar a produtividade.

A colaboração é uma das tarefas mais importantes para inovação e vantagem competitiva dentro das organizações de aprendizagem (SENGE, 2001). É importante registrar o conhecimento para reutilizar posteriormente. Se o conhecimento não for adequadamente registrado, organizado e recuperado, a consequência é retrabalho, baixa produtividade e perda de oportunidades.

Assistentes Virtuais (AVs) podem ajudar nos processos de gestão do conhecimento. Usando um formato padrão (perguntas e respostas), as pessoas podem armazenar conhecimento facilmente. Isso pode incentivar a equipe organizacional a explicitar seu conhecimento tácito. Assim, o conhecimento organizacional tende a aumentar em formatos explícitos.

Outra vantagem é que os VAs facilitam a recuperação de conhecimento, permitindo que as pessoas pesquisem informações por meio de perguntas em linguagem natural e as libertam de pesquisar páginas da web, listas de FAQ ou aprender línguas ou sinais artificiais.

Além disso, a base de conhecimento pode aumentar gradualmente, pois cada pergunta que não foi respondida é armazenada para análises futuras.

3. ASSISTENTES VIRTUAIS E BOTS DE CONVERSA

Software que interage com os usuários em linguagem natural não é novidade. A mais famosa é Eliza (WEIZENBAUM, 1967), que simula uma sessão psiquiátrica.

Na Web, existem muitos desse tipo e são chamados de chatter bots (ou chatter robots), porque simulam um chat na Web com os usuários.

A maioria dos chatter bots tem como objetivo apenas manter a conversa coerente. As respostas podem ser evasivas e nem necessariamente a pergunta do usuário é respondida. O sucesso é fingir ser um interlocutor humano (como no teste de Turing).

Embora a tecnologia embarcada, esses sistemas não são adequados para fornecer informações. Eles servem como recurso de marketing, ajudando no processo de branding (para disseminar ou fortalecer a marca registrada).

Por outro lado, existem os Assistentes Virtuais (VA). Eles precisam fornecer informações aos usuários. A responsabilidade é responder à pergunta do usuário com as informações corretas.

Seu objetivo não é simular um ser humano. Mesmo porque a conversa humana tem interjeições, frases incompletas, conotações, variações de assunto e assim por diante, que podem obstruir o objetivo da conversa (ZUE, 1997).

Nesse sentido, um VA não precisa responder a todos os tipos de perguntas (por exemplo, cultura geral). Sua base de conhecimento é limitada a um domínio.

Um exemplo de VA é discutido em ZUE (1997). O sistema Júpiter permite conversas por telefone sobre previsão do tempo em algumas cidades. O sistema possui um vocabulário de 1500 palavras. Primeiro, o sistema reconhece palavras faladas, depois de montar um contexto, e então gera uma paráfrase em SQL (linguagem padrão para bancos de dados relacionais). Por fim, o sistema consulta um banco de dados e gera uma locução (síntese de voz) correspondente à resposta.

3. ASSISTENTES VIRTUAIS E BOTS DE CONVERSA

Software que interage com os usuários em linguagem natural não é novidade. A mais famosa é Eliza (WEIZENBAUM, 1967), que simula uma sessão psiquiátrica.

Na Web, existem muitos desse tipo e são chamados de chatter bots (ou chatter robots), porque simulam um chat na Web com os usuários.

Por outro lado, existem os Assistentes Virtuais (VA). Eles precisam fornecer informações aos usuários. A responsabilidade é responder à pergunta do usuário com as informações corretas.

Nesse sentido, um VA não precisa responder a todos os tipos de perguntas (por exemplo, cultura geral). Sua base de conhecimento é limitada a um domínio.

4.1 Outras funções do VA

O VA possui um módulo administrativo, onde outras funções estão disponíveis.

O módulo administrativo possui funções para listar o que foi armazenado (perguntas e respostas) e para editar ou remover conhecimento.

Existe um módulo para armazenar respostas padrão. Essas respostas serão apresentadas ao usuário quando o VA não encontrar uma pergunta semelhante. Isso é útil para dar ao usuário uma resposta plausível, em vez de dar uma resposta errada ou não mostrar nada.

Por exemplo, assumindo que há duas perguntas armazenadas como “preço do produto” e “produto funcionando”, se o usuário perguntar “me conte sobre o produto”, o VA responderá com “por favor, seja mais específico sobre o que você quer sobre o produto”.

Uma função especial do VA é armazenar perguntas não respondidas como perguntas desconhecidas. Ou seja, quando o VA não encontra uma pergunta semelhante na base de conhecimento, ele armazena a pergunta do usuário em uma lista de perguntas desconhecidas. Essas perguntas podem ser analisadas posteriormente por especialistas para inserir novas perguntas na base. Dessa forma, a base de conhecimento pode aumentar ao longo do tempo e os especialistas não precisam armazenar todas as perguntas possíveis uma de cada vez, antes do uso inicial do VA.

Outro serviço fornecido pelo VA é o show de ofertas. Ofertas são declarações do VA quando o usuário não pergunta nada. Após um período pré-definido de “silêncio”, o VA apresenta uma das ofertas armazenadas. Ofertas podem ser usadas para divulgação, mostrando novos produtos ou promoções, ou podem ser usadas para orientar o usuário sobre como fazer perguntas.

Uma função especial permite listar todas as sessões e as conversas realizadas entre o usuário e o VA. Isso é útil para entender como o VA está respondendo às perguntas.

Um módulo estatístico permite analisar quais respostas são as mais apresentadas e quais palavras são as mais usadas pelos usuários dentro das perguntas. Isso é importante para entender o que os usuários estão procurando (temas ou assuntos) e que tipo de linguagem estão utilizando.

Este módulo estatístico também fornece informações sobre as sessões. Por exemplo, é possível obter o tempo mínimo, médio e máximo de conversa. Isso é importante para entender quanto tempo os usuários estão gastando ao conversar com o VA. Também é possível obter o número de acessos (diferentes sessões) durante um determinado período de tempo (em dias). Isso é útil para analisar a popularidade do VA e em quais dias o VA foi mais utilizado.

5. IMPLEMENTAÇÃO

O Assistente Virtual (VA) foi implementado usando tecnologias de software livre (código aberto), como PHP, Javascript e MySQL.

Javascript é uma linguagem de programação para sistemas baseados na Web que oferece melhor interatividade com os usuários. A maior parte da aplicação é manipulada no navegador web sem a necessidade de servidor, como por exemplo, validação de formulários e dados, apresentação de novas janelas e manipulação de imagens. A maioria dos navegadores web suporta Javascript.

PHP é uma linguagem de programação usada em servidores web. Ela permite páginas dinâmicas e melhora a interação com um conjunto de operadores complexos (CHOI et al., 2001).

MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados open source que suporta o padrão SQL. Ele permite aplicações confiáveis e eficientes, além de suas facilidades para criar, manipular e administrar dados.

5.1 Técnicas usadas no VA

O principal objetivo do VA é conter frases escritas em linguagem natural irrestrita. Isso significa que os usuários podem usar frases incompletas ou até mesmo frases pouco bem formadas.

O primeiro passo é remover as palavras de ponto. De acordo com SALTON & McGILL (1983), palavras de parada são termos frequentes demais, usados em quase todos os textos e com um significado não específico (por exemplo, preposições e artigos). Palavras de chamada são removidas porque não influenciam a análise do significado.

Depois disso, o VA trata sinônimos, de acordo com uma lista previamente criada por um usuário administrativo (ver seção 4).

O VA também utiliza um algoritmo de radicação para reduzir palavras a radicais. Esse algoritmo analisa a origem das palavras para entender e manter variações morfológicas.

A suposição é que um sujeito ou conceito pode ser identificado por um grupo de palavras correlacionadas com a mesma origem. Por exemplo, “produto”, “produção” e “produzir / produz / produziu” levam à mesma ideia.

A técnica de stemming permite reduzir o tamanho de um índice e acomodar variações usadas por diferentes usuários para expressar a mesma ideia.

O VA utiliza uma versão modificada do algoritmo Paice/Husk adaptada ao português por ORENGO & HUYCK (2001).

Para encontrar a pergunta mais semelhante, o VA compara a pergunta inserida pelo usuário com todas as perguntas armazenadas na base de conhecimento. A função de similaridade corresponde perguntas usando palavras presentes em ambas as questões.

6. CASOS E APLICAÇÕES

Assistentes virtuais podem ser usados em diferentes aplicações, sendo suficientes para alterar a base de conhecimento.

A universidade brasileira ULBRA (www.ulbra.br) utiliza um VA para orientar colaboradores internos na Intranet/Portal Corporativo. O VA responde perguntas como onde encontrar algo ou como preencher determinado formulário eletrônico. Além disso, o VA é usado para orientar as pessoas no programa de qualidade total, fornecendo informações sobre regras e melhores práticas. A principal vantagem de usar um VA nesse contexto é reduzir chamadas internas para alguns departamentos e disseminar conhecimento organizacional, sem que os colaboradores precisem assistir a cursos ou tirar tempo dos colegas. Além disso, os resultados estatísticos extraídos pelo VA ajudam a entender que tipo de dúvidas e problemas são mais frequentes. Esse tipo de análise ajuda o corpo docente da universidade a planejar novos programas de treinamento.

O Centro de Dados Plug-In (www.plugin.com.br) possui um VA em seu departamento interno de Suporte Técnico. O VA é utilizado por clientes autorizados e sua função é explicar o funcionamento do data center e como as operações técnicas devem ser realizadas. Além disso, o VA apoia os participantes humanos ao responder perguntas de clientes online por telefone. O VA possui informações sobre preços, condições e promoções. Essa parte do VA será aberta em breve para não clientes, a fim de ajudar o departamento de vendas a adquirir novos clientes. A principal vantagem do VA é reduzir a infraestrutura necessária para atender clientes e o tempo para treinar participantes humanos, especialmente os técnicos. A análise estatística das palavras mais frequentes usadas nas perguntas ajudou a identificar quais promoções receberam mais perguntas. Isso ajudou a manter estratégias bem-sucedidas.

Nucletec é uma empresa que produz equipamentos de saúde. No momento, utiliza um VA para responder perguntas sobre o PipiStop, um dispositivo que auxilia no tratamento de crianças com enurese noturna (enurese noturna). O VA responde perguntas como onde e como comprar um, como usá-lo em crianças, como trocar a bateria e assim por diante (www.pipistop.com.br).

Outros tipos de aplicações do VA incluem:

Sites de Suporte Técnico: um VA pode ajudar a reduzir custos com serviços de suporte; os clientes serão orientados a primeiro fazer suas perguntas ao VA em um site; além disso, o VA pode ser colocado em um Compact Disk, para que os clientes tenham suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, em casa;

Sites de comércio eletrônico: um VA pode ser usado para fornecer informações aos potenciais clientes sobre produtos e serviços, além de explicar vantagens e como utilizá-los;

E-learning e treinamento remoto: um VA pode ser enriquecido com conteúdo sobre assuntos para “ensinar” os alunos;

Sistemas CRM: Os VAs podem interagir com sistemas de Gestão de Relacionamento com o Cliente em pontos de contato remotos, em vez de usar participantes humanos.

6. CASOS E APLICAÇÕES

Assistentes virtuais podem ser usados em diferentes aplicações, sendo suficientes para alterar a base de conhecimento.

Outros tipos de aplicações do VA incluem:

Sites de comércio eletrônico: um VA pode ser usado para fornecer informações aos potenciais clientes sobre produtos e serviços, além de explicar vantagens e como utilizá-los;

E-learning e treinamento remoto: um VA pode ser enriquecido com conteúdo sobre assuntos para “ensinar” os alunos;

Sistemas CRM: Os VAs podem interagir com sistemas de Gestão de Relacionamento com o Cliente em pontos de contato remotos, em vez de usar participantes humanos.

7. CONCLUSÕES

Esse trabalho apresentou a tecnologia dos Assistentes Virtuais (VAs) para responder perguntas sobre linguagem natural. Os benefícios do uso de VAs são amplos, incluindo reduzir custos com suporte ao cliente e atendimento, além de fazer marketing por meio de entretenimento.

No entanto, a principal vantagem de um VA é ajudar no processo de Gestão do Conhecimento. Com o VA, as pessoas podem armazenar e recuperar conhecimento facilmente, por meio do formato pergunta-resposta. Por exemplo, no caso da Terceira Terça-feira (Tetê), 300 pares pergunta-resposta foram armazenados em cerca de 3 horas (ao longo de 2 dias).

Embora existam alguns benefícios, alguns limites. Um deles é que a qualidade das respostas depende da qualidade da base de conhecimento. Poucas perguntas na base vão produzir respostas padrão demais (aquelas apresentadas quando o VA não encontra uma pergunta semelhante na base). Isso pode desencorajar os usuários; eles podem ficar frustrados e não voltar. Uma alternativa é estabelecer respostas padrão para explicar a situação e que, posteriormente, a pergunta será respondida quando um especialista aumentar a base.

Outro problema pode ocorrer quando conhecimento errado é armazenado. O conselho é que apenas pessoas especialistas e usuários autorizados podem usar o módulo administrativo. Para isso, o VA possui um módulo de controle que valida os usuários antes de acessar o módulo administrativo. Além disso, usuários podem ser registrados como administradores ou especialistas (ou algum tipo a ser criado) e os privilégios de cada classe podem ser definidos por superusuários.

Por fim, a tecnologia VA pode ser usada em muitas e diferentes aplicações, sendo suficiente para mudar a base de conhecimento. O motor permanece o mesmo.

7.1 Trabalhos futuros

No momento, o motor usado no VA aceita apenas conhecimento codificado em português. Estamos testando um motor para suportar o inglês. O esforço é mínimo, pois só é necessário alterar palavras de parada e o algoritmo de stemming.

O motor está sendo aprimorado para analisar o contexto das perguntas. Atualmente, cada pergunta inserida pelo usuário é considerada independente das outras. Em alguns casos, é necessário analisar o contexto, ou seja, as perguntas anteriores. Por exemplo, se um usuário pergunta “quanto custa o produto X” e em seguida pergunta “e onde posso comprá-lo”, o assistente virtual precisa entender que está falando do produto X. Esse novo recurso está sendo testado.

Em breve, o VA usará scripts para coleta de dados. Isso permitirá coletar opiniões e dados demográficos por meio do VA, por exemplo, para registrar usuários, fazer pesquisa de mercado ou entrevistar usuários.

Também estamos implementando um módulo para consulta de bancos de dados. Isso permitirá apresentar informações dinâmicas aos usuários, como produtos em estoque, preços atualizados e outros dados armazenados em tabelas.

Da mesma forma, um módulo futuro apresentará notícias capturadas automaticamente de sites especializados. Este módulo utiliza a tecnologia apresentada no artigo de (SALDANÃ et al., 2003). Sua principal vantagem é enriquecer a VA com conteúdo sobre diferentes assuntos extraído automaticamente da Web, sem que os humanos precisem armazenar conhecimento.

Por fim, a versão avançada do VA funcionará com som, sintetizando voz para respostas e reconhecendo perguntas de áudio.

8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

CHEN, Hsinchum (1994) The vocabulary problem in collaboration. Computer, 27(5), p.2-10, May.

CHOI, Wankyu; KENT, Allan; PRASAD, Ganesh; ULLMAN, Chris. (2001) Beginning PHP4 Programando. São Paulo: Makron Books, 719p.

DAVENPORT, T. H & PRUZAC, L. (1997) Working knowledge – how organizations manage what they know. Harvard Business School Press, 224 p.

NONAKA, I. & TAKEUCHI, T. (1995) The knowledge-creating company: how japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford University Press, Cambridge, UK.

ORENGO, Viviane M & HUYCK, Christian. (2001) A Stemming Algorithm for the Portuguese Language. In: Symposium on String Processing and Information Retrieval, SPIRE’2001, Chile.

SALDAÑA, Ramiro et al. (2003) Captura automática de textos en la web para bibliotecas digitales. In: IV Coloquio Internacional de Ciencias de la Documentación y VI Congreso del Capítulo Español de ISKO (International Society for Knowledge Organization), Salamanca, May.

SALTON, Gerard & McGILL, M. J. (1983) Introduction to modern information retrieval. New York: McGraw-Hill.

SENGE, Peter M. (2001) The fifth discipline: the art and practice of the learning organization. 9th edition. Best Seller, 444p.

WEIZENBAUM, J. (1967) ELIZA: a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, v.10.

ZUE, Victor (1997) Conversational interfaces: advances and challenges. In: Proceedings EUROSPEECH’97. Rhodes, Grécia, p.9-18.