A reference approach and an application profile to support the integration of chatbot systems with web information sources

Chatbots are software conversational agents whose distribution across the market is predicted to grow over the next years. Those software agents simulate an "intelligent" conversation with final users by exploiting human natural language and enable the accomplishment of tasks across the web, e.g. reservation requests, public and private data retrieval. The information consumed by chatbots is generally published and maintained by stakeholders within datasets acting as web information sources. The thesis proposes BotDCAT-AP, an application profile composed of a set of best practices and a vocabulary enabling the creation of expressive information sources descriptions to be used along the chatbot development process. BotDCAT-AP enables a reference approach that reduces the integration effort of web information sources within chatbot applications, and increases datasets discoverability, reuse and sharing within developers' community. Moreover, the thesis proposes BotDCAT-AP Interpreter, a software application that supports the usage of information sources descriptions defined according to the application profile. Finally, BotDCAT-AP enhances the chatbot reference architecture with a new component managing the access to information sources for the formulation of appropriate answers to users' requests. A qualitative evaluation of the thesis contribution is given from the comparison of two different chatbot solutions: TestBot E015 and Talkin'Piazza Bot. The former application is built using an existing framework, while the latter is developed exploiting the proposed application profile, the Interpreter and the enhanced chatbot reference architecture. The comparison of the two implementation experiences highlights the advantages of the proposed solution.

I chatbot sono agenti software conversazionali, la cui adozione sul mercato è prevista in continuo aumento nei prossimi anni. Il loro principale obiettivo è di coinvolgere gli utenti finali con conversazioni in linguaggio naturale, creando l'impressione di dialogare con delle entità "intelligenti". Le conversazioni sono finalizzate al corretto svolgimento di determinate attività utili per l'utente finale, come la gestione delle prenotazioni o la richiesta di dati dal settore pubblico e privato. In genere, le informazioni desiderate dell'utente e restituite dai chatbot sono rese disponibili e mantenute da attori esterni attraverso dataset pubblicati sul web; i chatbot, quindi, accedono a queste sorgenti informative per soddisfare le richieste utente. Questa tesi propone BotDCAT-AP, un application profile costituito da un insieme di linee guida e da un vocabolario, con cui creare delle descrizioni esplicite delle sorgenti informative al fine di facilitare lo sviluppo di applicazioni chatbot che sfruttano tali dataset. In particolare, BotDCAT-AP stabilisce un approccio di riferimento per agevolare l'integrazione delle sorgenti disponibili sul web all'interno dei chatbot, promuovendo la visibilità, il riutilizzo e la condivisione dei dataset tra gli sviluppatori di questo genere di applicazioni. In aggiunta, la tesi propone una soluzione software, chiamata BotDCAT-AP Interpreter, che supporta gli sviluppatori nell'utilizzo delle sorgenti informative descritte tramite l'application profile proposto. Infine, BotDCAT-AP migliora l'architettura generale dei chatbot perché identifica e isola il componente chiave nella gestione dell'accesso alle sorgenti informative, permettendo l'appropriata formulazione delle risposte agli utenti. Una valutazione qualitativa del contributo originale di questa tesi emerge dal confronto di due distinte implementazioni di chatbot: TestBot E015 e Talkin'Piazza Bot, il primo sviluppato solamente tramite l'utilizzo di un framework esistente, il secondo realizzato con il supporto aggiuntivo dell'application profile proposto. Questo confronto permette di evidenziare i vantaggi derivanti dall'adozione delle soluzioni progettate durante il lavoro svolto.