Conceptos básicos

Índice

C

Channel

Un channel es el medio digital a través del cual un bot se comunica. Los channels pueden ser sitios web, aplicaciones móviles, clientes de mensajería instantánea, etc. Un bot desarrollado por Mammut se caracteriza por ser multichannel. De esta manera, los usuarios pueden comunicarse a través de cualquiera de las plataformas con las que esté integrado el bot.

Condition

Una condition es una expresión que, a través de una sentencia conditional (True o False), puede determinar si una instrucción es verdadera o falsa. Las conditions determinan un comportamiento del bot que es ejecutado o no dependiendo de su valor.

Corpus

Un corpus es una colección de conversaciones prototípicas representativas de la comunicación entre diversos agentes (típicamente entre un bot y uno o más usuarios humanos). Los corpus pueden ser de dos tipos: Corpus N y Corpus M.

Corpus extension

El corpus extension (o simplemente "extension") complementa el corpus con paráfrasis de los events que tienen como fuente a usuarios de un bot. El extension aloja las diferentes formas en las que cada uno de estos events puede ser expresado por diversos usuarios.

Corpus N

Un corpus N es un tipo de corpus que se compone únicamente de scenarios en lenguaje natural. El corpus N se almacena en un sheet del Mammut package.

Corpus M

El corpus M es un tipo de corpus que se compone de scenarios en lenguaje natural y lenguaje formal para preparar a un bot de Mammut. Esta mezcla es posible gracias a Mammut Markdown. Los scenarios se pueden conectar con una ontology para ampliar la funcionalidad de los bots.

Corpus map

El corpus map es un mapa de cada uno de los corpus que pueden ser usados para preparar a un mismo bot. La función de este mapa es almacenar los nombres de las diferentes sheets de cada corpus y atribuir la función a dichas sheets para que el sistema pueda interpretar correctamente los datos que estas contienen.

D

Default

Un default scenario (o simplemente "default") es una configuración de una instance que se incorporará por defecto al scope de una conversación. Esta es una herramienta que ayuda al bot a solventar conversaciones en momentos donde el usuario no le provea la contextualización necesaria (véase scope).

E

Edges

El edge es un elemento que crea un vínculo entre las entidades del knowledge (vertices y properties). Estos tienen una semejanza funcional con los verbos, las conjunciones o las preposiciones en el lenguaje natural, ya que unen unos elementos a otros a través de relaciones semánticas.

Entry point

Este tipo de vertex representa para el sistema el punto de inicio de la ontology y el knowledge; los demás vertices están relacionados con él jerárquicamente. Generalmente, el entry point tiene la función de alojar la información referente a la empresa o institución de las cuales el bot tiene dominio.

Events

Un event constituye cada uno de los mensajes emitidos consecutivamente por un agente en un channel. Estos mensajes pueden ser texto, imagen o cualquier recurso que provea información. Así pues, cualquier pregunta o respuesta que forme parte de una conversación entre un usuario y un bot son ejemplos de events.

I

Instances

El knowledge del bot se ordena en nociones generales (vertices) que engloban conceptos específicos (instances). Las instances son unidades de información específica que forman parte de un núcleo de información o vertex. En este sentido, las instances funcionan como subtipos de una noción general.

K

Knowledge

El knowledge es una estructura de datos que contiene la información que un agente (bot) necesita saber para interactuar en un ambiente o situación. En el package, el knowledge está representado por el conjunto de valores (es decir, las properties e instances) contenidas en los vertices.

M

Mammut Markdown

El mammut Markdown es una extensión del lenguaje Markdown que facilita la creación de bots. Este puede usarse únicamente en los corpus M de un mammut package.

Meta

El meta es un vertex singleton del knowledge por ende, tiene una sola instance (instancia) que siempre se identifica con el id KM_1. Este es el único vertex de la ontology que no se aloja en un spreadsheet del package, si no que se encuentra en la presentation.

O

Ontology

La ontology, es la estructura grafa establecida por las relaciones jerárquicas y semánticas entre vertices, instances, properties y valores de un knowledge. Consiste en un mecanismo que tiene la función de aumentar la eficiencia del léxico del bot a través de herramientas que faciliten la búsqueda de información en la memoria del bot (véase variables, path).

P

Package

Un mammut package (o simplemente "package") constituye una colección de datos que tienen toda la información necesaria para preparar un bot. Los datos del Mammut Package se estructuran en un "package data" y estos se introducen por medio de un archivo presentation y un archivo spreadsheet.

Presentation

Parte del package que se vincula con el Spreadsheet.

Path

Un path indica el recorrido que un bot debe seguir para buscar una información determinada en el knowledge. El path debe incluir todos los vertices y edges por los que el bot debe pasar para encontrar una property en un vertex dado, siguiendo el orden de la estructura de la ontology.

Properties

Una property es un atributo que puede adjudicarse a un vertex. Las properties sirven para describir aspectos, características o parámetros pertenecientes a los vertices que componen la ontology. Estas representan los atributos de los vertices ya que cumplen la misma función que tienen los 'adjetivos' en las lenguas, es decir, describir, especificar o complementar a los núcleos (vertices).

S

Scenario

El scenario constituye un conjunto de interacciones que forman parte de un mismo contexto. Es decir, los scenarios son una sucesión de events en secuencia cronológica; así pues, entendemos que dos o más events que funcionan juntos se organizan en un scenario. Cada nueva secuencia cronológica de events formará parte de un nuevo scenario.

Scenario controller

El scenario controller es una herramienta de Mammut donde se interpretan los events que recibe un bot. El scenario controller maneja estructuras abstractas llamadas 'thoughts' (pensamientos), que aún no tienen el estatus de events.

Scope

El conversation scope (o simplemente "scope") constituye los datos que el bot obtiene de una conversación determinada y que le ayudan a manejarla . El scope permite al bot contextualizar una conversación en tiempo real, esta contextualización se logra cuando un bot reconoce una instance que es parte de su knowledge.

Spreadsheet

Parte del package que se vincula con la presentation.

T

Translations

Las knowledge translations (o simplemente "translations") permiten la expresión de un dato en un idioma que ha sido escrito originalmente en otro. Esta es una herramienta que permite traducir las instances del knowledge de un bot, lo cual hace posible preparar al bot para que pueda comunicarse en diferentes idiomas utilizando una única ontology.

V

Variables

Una variable mammut (o simplemente "variable") es una herramienta de Mammut markdown que construye una unidad susceptible a tomar distintos valores. Estas tienen la posibilidad de transformarse en texto, imágenes, videos u otros tipos de contenido. Las variables toman su valor directamente desde el knowledge de un bot.

Vertices

La información del knowledge es ordenada en clases o núcleos por medio de los vertices, estos son elementos centrales del knowledge y alrededor de ellos se construyen las relaciones de la ontology. La estructura interna de los vertices está constituida por subtipos de la clase o núcleo que represente el vertex (véase instances).

Por definir

Corpus map Aristas y relaciones Framework Eventos lambda Log conversational ReLog de issues commit pull request commands cluster kubeflow embedded API Data simulator widget standard Jupyter notebooks quick start Bot compilation IA machine learning deep learning natural language processing NLP feature