Ejemplo de Chatbot NLP: Explorando el Procesamiento de Lenguaje Natural, Mejores Prácticas y Cómo Construir Tu Propio Chatbot Desde Cero

En el panorama digital actual, NLP聊天机器人 han surgido como herramientas poderosas que mejoran la interacción del usuario a través de procesamiento de lenguaje natural. Este artículo, titulado Ejemplo de Chatbot NLP: Explorando el Procesamiento de Lenguaje Natural, Mejores Prácticas y Cómo Construir Tu Propio Chatbot Desde Cero, se adentra en el fascinante mundo de chatbots utilisant le PNL. Comenzaremos definiendo qué es un NLP chatbot es y explorando sus características clave, seguido de un ejemplo del mundo real Ejemplo de chatbot de PNL que muestra cómo procesamiento de lenguaje natural para chatbots puede mejorar significativamente la funcionalidad. Además, compararemos los mejores marcos de trabajo de PNL para chatbots, incluyendo un estudio de caso sobre el más efectivo. chatbot procesamiento de lenguaje natural soluciones disponibles hoy. A medida que avancemos, aclararemos la distinción entre NLP y IA, y examina cómo herramientas como ChatGPT encajan en el NLP chatbot ecosistema. Finalmente, proporcionaremos una guía completa, paso a paso, sobre cómo crear tu propio chatbot desde cero utilizando NLP, junto con recursos valiosos de GitHub para una exploración más profunda. Únete a nosotros mientras desbloqueamos el potencial de chatbots y descubre cómo aprovechar chatbots de procesamiento de lenguaje natural para mejorar la experiencia del usuario.

¿Qué es un chatbot de NLP?

Un chatbot de PNL es una aplicación de software avanzada diseñada para comprender, interpretar y responder al lenguaje humano de manera conversacional. Estos chatbots impulsados por IA utilizan procesamiento de lenguaje natural técnicas para facilitar interacciones fluidas entre usuarios y máquinas, permitiendo una experiencia de comunicación más intuitiva que se asemeja estrechamente a la conversación humana.

Comprendre les bases des chatbots NLP

Los chatbots de PNL aprovechan algoritmos sofisticados para analizar y procesar las entradas de los usuarios, lo que les permite participar en conversaciones significativas. Al comprender el contexto y reconocer la intención del usuario, estos chatbots pueden proporcionar respuestas relevantes que mejoran la satisfacción del usuario. La capacidad de aprender de las interacciones a lo largo del tiempo mejora aún más su efectividad, convirtiéndolos en herramientas invaluables para las empresas que buscan optimizar la comunicación.

Características clave de los chatbots de procesamiento de lenguaje natural

• Comprender el contexto: Los chatbots de PNL analizan el contexto de las entradas del usuario, lo que les permite comprender matices, modismos y variaciones en el lenguaje. Esta capacidad mejora su habilidad para proporcionar respuestas relevantes.
• Reconocimiento de Intenciones: Al emplear algoritmos de aprendizaje automático, los chatbots de PNL pueden identificar la intención del usuario, lo que les ayuda a determinar la acción o respuesta adecuada. Esto es crucial para ofrecer información precisa y útil.
• Aprendizaje Continuo: Viele NLP-Chatbots sind darauf ausgelegt, im Laufe der Zeit aus Interaktionen zu lernen, wodurch ihre Antworten und ihr Verständnis der Benutzerpräferenzen verbessert werden. Dieser adaptive Lernprozess ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von Relevanz und Effizienz.
• Soporte multilingüe: Los chatbots avanzados de PNL pueden comunicarse en múltiples idiomas, ampliando su usabilidad entre diversas bases de usuarios. Esta característica es especialmente beneficiosa para las empresas globales.
• Capacidades de integración: Los chatbots de PNL se pueden integrar con diversas plataformas, incluidas aplicaciones de mensajería como Facebook Messenger, lo que permite a las empresas interactuar con los clientes donde están más activos.

Recentes estudos indicam que a implementação de chatbots de PNL pode melhorar significativamente a eficiência e a satisfação do atendimento ao cliente. De acordo com um relatório da Gartner, até 2025, 75% das interações de atendimento ao cliente serão impulsionadas por tecnologias de IA, incluindo chatbots de PNL, ressaltando sua crescente importância no cenário digital. Para mais informações sobre o impacto e a funcionalidade dos chatbots de PNL, consulte fontes como a Revista de Investigación en Inteligencia Artificial y informes de la industria de las principales empresas tecnológicas.

¿Qué es NLP con un ejemplo?

Ejemplo de Chatbot NLP del Mundo Real

El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural. Permite a las máquinas entender, interpretar y responder al lenguaje humano de manera valiosa. Un ejemplo destacado de un chatbot NLP es el Messenger Bot, que utiliza técnicas avanzadas de NLP para mejorar las interacciones de los usuarios en diversas plataformas. Al aprovechar el NLP, el Messenger Bot puede interpretar los mensajes de los usuarios y proporcionar respuestas relevantes, mejorando significativamente la experiencia del usuario.

Por ejemplo, cuando un usuario envía una consulta sobre un producto, el Bot de Messenger puede analizar el texto, identificar componentes clave y responder con información precisa o dirigir al usuario a los recursos apropiados. Esta capacidad ejemplifica cómo los chatbots de NLP pueden optimizar la comunicación y proporcionar asistencia inmediata, convirtiéndolos en herramientas invaluables para las empresas que buscan mejorar el compromiso del cliente. Para explorar más sobre las aplicaciones de los chatbots, consulta nuestro artículo sobre aplicaciones en la vida real de los chatbots.

Cómo la PNL Mejora la Funcionalidad de los Chatbots

NLP mejora la funcionalidad de los chatbots a través de varios componentes clave que permiten una comunicación más efectiva. Estos componentes incluyen:

1. **Análisis de Texto**: La PNL implica descomponer el texto en partes manejables para analizar su estructura y significado. Esto incluye la tokenización, el etiquetado de partes del discurso y el reconocimiento de entidades nombradas, que son cruciales para entender la intención del usuario.

2. **Análisis de Sentimientos**: Esta técnica permite a las máquinas determinar el tono emocional detrás de una serie de palabras, lo que resulta especialmente útil para comprender la retroalimentación de los clientes y las interacciones en redes sociales. Al analizar el sentimiento, los chatbots pueden adaptar sus respuestas para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios.

3. **Traducción Automática**: La PNL impulsa los servicios de traducción, permitiendo la traducción en tiempo real de texto de un idioma a otro, como se observa en herramientas como Google Translate. Esta función es esencial para los chatbots que sirven a una audiencia global, permitiéndoles comunicarse de manera efectiva en múltiples idiomas.

4. **Autocompletar y Texto Predictivo**: Los algoritmos de PNL predicen la siguiente palabra en una oración según el contexto, mejorando la eficiencia de escritura en aplicaciones como las de mensajería. Esta funcionalidad puede mejorar la interacción del usuario al hacer que las conversaciones sean más fluidas e intuitivas.

5. **Chatbots y Asistentes Virtuales**: La PNL es fundamental para la funcionalidad de los chatbots, como los utilizados en el servicio al cliente, donde pueden entender y responder a las consultas de los usuarios de manera efectiva. Los Bots de Mensajería utilizan PNL para interpretar los mensajes de los usuarios y proporcionar respuestas relevantes, mejorando la experiencia del usuario.

Las investigaciones recientes destacan los avances en el PLN a través de técnicas de aprendizaje profundo, que han mejorado significativamente la precisión de los modelos de lenguaje. Por ejemplo, la introducción de modelos de transformador, como BERT y GPT-3, ha revolucionado la forma en que las máquinas procesan el lenguaje, permitiendo una comprensión y generación de texto más matizada.

En resumen, el PLN es una tecnología crítica que cierra la brecha entre la comunicación humana y la comprensión de las máquinas, con aplicaciones que van desde chatbots hasta servicios de traducción, lo que lo convierte en un área de estudio esencial en la inteligencia artificial. Para obtener más información sobre cómo construir tu propio chatbot, visita nuestra guía en construir tu propio chatbot de IA.

¿Cuál es el mejor NLP para chatbots?

Cuando se consideran las mejores plataformas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para chatbots, entran en juego varios factores clave, incluyendo la precisión, la facilidad de integración y el soporte para múltiples idiomas. Aquí están algunas de las principales plataformas de chatbots NLP en 2025:

1. Google Dialogflow: Conocido por sus potentes capacidades de aprendizaje automático, Dialogflow permite a los desarrolladores crear interfaces conversacionales para diversas plataformas. Soporta interacciones de voz y texto e integra sin problemas con los servicios de Google Cloud, lo que lo convierte en una opción destacada para las empresas que buscan aprovechar la IA en el servicio al cliente.
2. Marco de bots de Microsoft: Este marco integral permite a los desarrolladores crear, probar y desplegar chatbots a través de múltiples canales. Con su integración con Azure Cognitive Services, ofrece características avanzadas de PNL, incluyendo análisis de sentimientos y comprensión del lenguaje, que mejoran las interacciones con los usuarios.
3. Asistente de IBM Watson: Reconocido por sus sólidas capacidades de IA, Watson Assistant proporciona a las empresas herramientas para crear experiencias de chatbot altamente personalizadas. Su comprensión del lenguaje natural (NLU) permite conversaciones conscientes del contexto, lo que lo hace adecuado para consultas complejas de los clientes.
4. Rasa: Un framework de código abierto, Rasa es preferido por su flexibilidad y control sobre el comportamiento del chatbot. Permite a los desarrolladores crear modelos de PNL personalizados adaptados a necesidades empresariales específicas, lo que lo hace ideal para organizaciones que requieren un alto grado de personalización.
5. Amazon Lex: Este servicio potencia interfaces conversacionales utilizando las mismas tecnologías de aprendizaje profundo que impulsan a Amazon Alexa. Lex proporciona reconocimiento automático de voz (ASR) y comprensión del lenguaje natural, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones que pueden interactuar con los usuarios de manera natural.
6. Tidio: Tidio combina funcionalidades de chat en vivo y chatbot, lo que lo convierte en una opción versátil para las empresas. Sus capacidades de PNL permiten respuestas automáticas a consultas comunes, mejorando el compromiso del cliente mientras se reducen los tiempos de respuesta.
7. Chatbot.com: Esta plataforma ofrece una interfaz fácil de usar para crear chatbots sin necesidad de amplios conocimientos de programación. Sus características de PNL ayudan a comprender la intención del usuario, lo que la hace adecuada para pequeñas y medianas empresas que buscan mejorar la interacción con los clientes.
8. LivePerson: Enfocado en el comercio conversacional, LivePerson utiliza IA para facilitar interacciones significativas entre marcas y consumidores. Su tecnología de PNL ayuda a comprender las necesidades del cliente, impulsando una mejor participación y tasas de conversión.
9. Kore.ai: Esta plataforma de nivel empresarial ofrece capacidades avanzadas de PNL y está diseñada para grandes organizaciones. Los bots de Kore.ai pueden manejar consultas complejas e integrarse con diversos sistemas empresariales, lo que la convierte en una opción robusta para empresas con amplias necesidades de atención al cliente.
10. ManyChat: Principalmente enfocado en la automatización del marketing, ManyChat permite a las empresas crear chatbots para Facebook Messenger y SMS. Su interfaz fácil de usar y sus características de PNL permiten una efectiva interacción con los clientes y generación de leads.

En conclusión, la mejor PNL para chatbots depende de los requisitos específicos del negocio, incluyendo el nivel de personalización deseado, las capacidades de integración y la complejidad de las interacciones. Para las empresas que buscan mejorar su servicio al cliente a través de chatbots, plataformas como Google Dialogflow y Asistente de IBM Watson se destacan por sus avanzadas características de PNL y su facilidad de uso.

Mejor Ejemplo de Chatbot de PLN: Un Estudio de Caso

Para ilustrar la efectividad de los chatbots de PNL, examinemos un estudio de caso que involucra a una empresa minorista que implementó un chatbot de PNL para mejorar el servicio al cliente. Al integrar un chatbot utilizando PNL, la empresa pudo:

• Mejorar los Tiempos de Respuesta: El chatbot proporcionó respuestas instantáneas a las consultas de los clientes, reduciendo significativamente los tiempos de espera en comparación con los métodos tradicionales de atención al cliente.
• Augmenter la satisfaction client : Con la capacidad de entender y procesar el lenguaje natural, el chatbot abordó eficazmente las preocupaciones de los clientes, lo que llevó a una mayor satisfacción.
• Optimizar Operaciones: Al automatizar consultas comunes, el chatbot liberó a los agentes humanos para que se concentraran en problemas más complejos, optimizando así la eficiencia operativa general.
• Reúne Información Valiosa: El chatbot recopiló datos sobre las interacciones con los clientes, lo que permitió a la empresa analizar tendencias y mejorar su oferta de servicios.

Este estudio de caso ejemplifica cómo la implementación de un NLP chatbot puede transformar el compromiso del cliente y la eficiencia operativa. Para las empresas que están considerando una solución de chatbot, explorar plataformas como Inteligencia Artificial Brain Pod puede proporcionar información adicional sobre las capacidades del PNL para mejorar las interacciones con los clientes.

¿Es ChatGPT NLP?

ChatGPT es un ejemplo destacado de cómo se puede aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para crear chatbots sofisticados. Como producto de OpenAI, ChatGPT utiliza técnicas avanzadas de NLP para facilitar conversaciones atractivas y significativas con los usuarios. Al comprender las entradas de los usuarios y generar respuestas contextualmente relevantes, ChatGPT ejemplifica las capacidades del NLP moderno en los chatbots.

Explorando ChatGPT como una herramienta de PLN

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un dominio especializado dentro de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un sofisticado chatbot que utiliza técnicas de PLN para facilitar conversaciones basadas en texto. Está diseñado para comprender las entradas del usuario, responder con precisión e incluso crear contenido original, mostrando las capacidades del PLN moderno.

ChatGPT se clasifica como un Modelo de Lenguaje Grande (LLM), entrenado en extensos conjuntos de datos que comprenden diversas fuentes de texto. Este entrenamiento le permite aprender las sutilezas del lenguaje, la gramática y el contexto, mejorando su comprensión de la comunicación humana. El mecanismo operativo de ChatGPT implica:

• Please provide the text you would like to have translated. Los usuarios interactúan con ChatGPT proporcionando mensajes de texto o preguntas.
• Procesando: El modelo emplea algoritmos avanzados de PNL para analizar la entrada, descifrar su significado y determinar el contexto de la conversación.
• I'm sorry, but I need the text you would like me to translate. Please provide the text, and I'll be happy to assist you! Basado en este análisis, ChatGPT genera respuestas coherentes y contextualmente relevantes que imitan una conversación similar a la humana.

Beneficios de usar ChatGPT en chatbots

Integrar ChatGPT en chatbots ofrece numerosas ventajas, especialmente en la mejora de la experiencia del usuario y el compromiso. Aquí hay algunos beneficios clave:

• Mejor Servicio al Cliente: ChatGPT puede proporcionar respuestas instantáneas a las consultas de los clientes, resolviendo problemas de manera eficiente y mejorando la satisfacción.
• Creación de Contenido: El modelo ayuda a generar artículos, contenido para redes sociales y correos electrónicos, agilizando el proceso de redacción para las empresas.
• Apoyo Educativo: ChatGPT puede ofrecer explicaciones y tutoría, lo que lo convierte en un recurso valioso para los estudiantes que buscan ayuda.
• Asistencia de Codificación: Los desarrolladores pueden aprovechar ChatGPT para tareas de codificación, depuración y obtener información sobre programación.

Al utilizar ChatGPT, las empresas pueden mejorar las capacidades de sus chatbots, haciéndolos más receptivos y efectivos para satisfacer las necesidades de los usuarios. Para una exploración más profunda de la PNL y sus aplicaciones en chatbots, considera consultar recursos como Visión general de NLP de IBM.

¿Cómo se diferencia el PLN de la IA?

El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y la Inteligencia Artificial (IA) son campos interconectados, pero sirven a propósitos distintos y utilizan metodologías diferentes. Comprender las diferencias entre estos dos dominios es esencial para aprovechar sus capacidades de manera efectiva en diversas aplicaciones, especialmente en el contexto de chatbots.

Distinguir entre NLP y AI

Definición y Alcance:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): NLP es un subcampo de la IA centrado en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural. Abarca diversas técnicas para permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano de manera valiosa. Los componentes clave incluyen:
  • Tokenización: Dividir el texto en palabras o frases individuales.
  • 解析： Analizando la estructura gramatical de las oraciones.
  • Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER): Identificación y clasificación de entidades clave en el texto, como nombres, organizaciones y ubicaciones.
  • Etiquetado de Partes del Discurso: Asignar partes del discurso a cada palabra (por ejemplo, sustantivo, verbo) para entender el contexto.
• Inteligencia Artificial (IA): La IA es un concepto más amplio que se refiere a la simulación de los procesos de inteligencia humana por parte de las máquinas. Esto incluye el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción y la comprensión del lenguaje. La IA abarca diversas tecnologías, incluyendo el aprendizaje automático, la robótica y la visión por computadora, además del PNL.

El papel del PLN en los chatbots impulsados por IA

Funcionalidad:

• NLP: Principalmente preocupado con la comprensión y generación del lenguaje. Permite aplicaciones como chatbots, análisis de sentimientos y traducción de idiomas. Por ejemplo, los Bots de Messenger utilizan PNL para entender las consultas de los usuarios y responder de manera adecuada, mejorando la interacción del usuario a través de interfaces conversacionales.
• AI: Incluye una gama más amplia de funcionalidades más allá del lenguaje, incluyendo el reconocimiento de imágenes, la toma de decisiones autónoma y el análisis predictivo. Los sistemas de IA pueden analizar patrones de datos y hacer predicciones o recomendaciones basadas en esos datos.

En resumen, mientras que el PLN es un área especializada dentro del campo más amplio de la IA centrada en el lenguaje, la IA abarca una amplia gama de tecnologías y aplicaciones. Comprender estas distinciones es crucial para implementar eficazmente. chatbots utilisant le PNL y mejorando las experiencias de los usuarios en las plataformas digitales.

¿Cómo crear un chatbot desde cero utilizando PNL?

Crear un chatbot desde cero utilizando NLP implica varios pasos clave que garantizan que el bot sea efectivo y fácil de usar. A continuación, se presenta una guía detallada para ayudarte en el proceso de construir el tuyo propio. nlp chatbot.

Guía Paso a Paso para Construir un Chatbot Usando PLN

1. Definir el Propósito y el Alcance: Defina claramente los objetivos del chatbot, el público objetivo y las tareas específicas que realizará. Este paso fundamental asegura que el chatbot satisfaga las necesidades de los usuarios de manera efectiva.
2. Seleccione una Plataforma de Desarrollo: Elige una plataforma robusta como Flujo de diálogo, Rasa, o Marco de bots de Microsoft. Estas plataformas proporcionan herramientas esenciales para chatbots de procesamiento de lenguaje natural y capacidades de integración.
3. Diseñar el flujo de la conversación: Mapea los caminos de conversación, incluyendo las intenciones del usuario y las posibles respuestas. Esto se puede hacer utilizando diagramas de flujo o herramientas de diseño de conversación para visualizar las interacciones.
4. Implementar técnicas de PNL: Utilice bibliotecas de PNL como spaCy o NLTK para procesar y analizar las entradas de los usuarios. Estas bibliotecas ayudan a comprender la intención del usuario, extraer entidades y gestionar el contexto.
5. Entrena el Chatbot: Reúne y preprocesa los datos de entrenamiento, incluyendo consultas de usuarios y respuestas. Utiliza estos datos para entrenar al chatbot, asegurando que pueda interpretar y responder con precisión a diversas entradas. Actualiza regularmente los datos de entrenamiento para mejorar el rendimiento.
6. Probar e iterar: Realice pruebas exhaustivas para identificar áreas de mejora. Recoja comentarios de los usuarios y refine las respuestas y capacidades del chatbot en función de las interacciones del mundo real.
7. Desplegar y Monitorear: Lancez le chatbot sur la plateforme de votre choix, comme un site web ou une application de messagerie. Surveillez en continu ses performances à l'aide d'outils d'analyse pour suivre l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.
8. Optimizar y Actualizar: Actualiza regularmente el chatbot con nuevos datos y funciones basados en las interacciones de los usuarios y los avances en nlp voor chatbots. Esto asegura que el chatbot se mantenga relevante y efectivo.

Proyecto de Chatbot NLP: Herramientas y Recursos

Cuando te embarcas en tu chatbot procesamiento de lenguaje natural proyecto, aprovechar las herramientas y recursos adecuados es crucial. Aquí hay algunas herramientas recomendadas:

• Plataformas de Desarrollo: Como se mencionó, plataformas como Flujo de diálogo y Rasa sont excellents pour construire chatbots utilisant le traitement du langage naturel.
• Bibliotecas de PNL: Bibliotecas como spaCy y NLTK ofrecer herramientas poderosas para procesar el lenguaje y comprender las entradas del usuario.
• Herramientas de Análisis: Utiliza herramientas de análisis para monitorear las interacciones de los usuarios y mejorar el rendimiento del chatbot con el tiempo. Plataformas como Google Analytics puede ser integrado para este propósito.
• Dokumentation und Tutorials: Recursos como Tutoriales de Messenger Bot ofrecer valiosas ideas sobre cómo construir y optimizar tu chatbot.

Al seguir estos pasos y utilizando las herramientas adecuadas, puedes crear un sitio altamente funcional nlp chatbot voorbeeld que mejora la participación del usuario y cumple con los objetivos de su negocio.

Recursos de GitHub para Chatbots de PLN

Explorar GitHub para recursos de chatbots de PNL puede mejorar significativamente su comprensión e implementación de chatbots de procesamiento de lenguaje natural. GitHub alberga una variedad de repositorios que ofrecen ejemplos de código, marcos y herramientas diseñadas específicamente para construir chatbots utilisant le PNL. Aquí, profundizaremos en dos áreas clave: repositorios de Python y ejemplos gratuitos que pueden iniciar tu viaje en el desarrollo de chatbots.

Explorando Repositorios de GitHub de Chatbots NLP en Python

Python es uno de los lenguajes de programación más populares para el desarrollo nlp chatbots debido a su simplicidad y las potentes bibliotecas disponibles. Algunos repositorios notables de GitHub incluyen:

• Rasa: Un framework de código abierto para construir asistentes de IA contextuales y chatbots procesamiento de lenguaje natural. Rasa ofrece herramientas para el reconocimiento de intenciones, la gestión del diálogo y más.
• ChatScript: Un moteur basé sur des règles qui permet aux développeurs de créer chatbots utilisant le traitement du langage naturel con un enfoque en la conversación natural.
• Marco de bots de Microsoft: Un marco integral para construir chatbots nlp aplicaciones que pueden integrarse con varios canales.
• DeepPavlov: Una biblioteca para construir chatbot procesamiento de lenguaje natural aplicaciones, que ofrecen modelos preentrenados y herramientas para sistemas de diálogo.

Estos repositorios no solo proporcionan código, sino también documentación y soporte comunitario, lo que facilita su implementación. nlp voor chatbots eficazmente.

Ejemplos y proyectos gratuitos de chatbots NLP en GitHub

Para aquellos que buscan ver implementaciones prácticas de nlp chatbots, GitHub está repleto de ejemplos y proyectos gratuitos. Aquí hay algunas opciones destacadas:

• Chatbot Semplice: Un proyecto amigable para principiantes que demuestra lo básico procesamiento de lenguaje natural para chatbot funcionalidades.
• Chatbot utilizando NLP: Este proyecto muestra cómo crear un simple nlp bot que puede responder a las consultas de los usuarios basándose en respuestas predefinidas.
• AI Chatbot: Un ejemplo más avanzado que integra técnicas de aprendizaje automático para mejorar la interacción del usuario.

Estos proyectos son excelentes puntos de partida para cualquiera que esté interesado en desarrollar el suyo propio. chat bot utilizando nlp. Al estudiar estos ejemplos, puedes obtener información sobre la arquitectura y funcionalidad de efectivos chatbots utilisant le traitement du langage naturel.