ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-04232020-172018


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LABRUNA, TIZIANO
Indirizzo email
t.labruna@studenti.unipi.it, tiz.labruna@gmail.com
URN
etd-04232020-172018
Titolo
Implementation of a conversational agent for teledermatological treatment support
Dipartimento
FILOLOGIA, LETTERATURA E LINGUISTICA
Corso di studi
INFORMATICA UMANISTICA
Relatori
relatore Prof.ssa Simi, Maria
supervisore Dott. Temple, Rowan
Parole chiave
  • conversational agent
  • chatbot
  • bot
  • artificial intelligence
  • ai
  • human computer interaction
  • teledermatology
Data inizio appello
01/06/2020
Consultabilità
Tesi non consultabile
Riassunto
Questo progetto di tesi descrive il lavoro di implementazione di un chatbot per il supporto a pazienti affetti da malattie della pelle, in particolare Cheratosi Attinica. Il progetto si è svolto presso l'azienda di Oxford siHealth e ha avuto come risultato un chatbot in grado di avere una conversazione testuale e vocale con l'utente per seguirlo durante tutte le fasi del trattamento che viene svolto da casa. La tesi parte da un inquadramento di contesto, per poi presentare un piano di sviluppo, prima di iniziare con le scelte di implementazione. Queste hanno portato alla decisione di usare Rasa come piattaforma per poter sviluppare un chatbot basato su tecniche di Machine Learning. Nel prosieguo della tesi sono presentate varie funzionalità che sono state esplorate, oltre alla scelta dei migliori iper-parametri da usare per i modelli di ML. Infine, viene descritta l'analisi di valutazione che è stata fatta per stimare le performance del chatbot finale.

This thesis project describes the implementation of a chatbot for supporting patients affected by skin diseases, in particular Actinic Keratosis. The project has been carried out at the oxfordian company siHealth, and resulted in a chatbot capable of having a textual and vocal conversation with the users, for following them throughout all the phases of the home treatment.
The thesis begins with a context framing, followed by a development plan and implementational choices. The latter led to the decision of using Rasa as a platform for building a Machine Learning based chatbot. In the remainder of the thesis, several functionalities of the chatbot are explored, as well as the choice for the best hyper-parameters to use for the ML models. Finally, the evaluation phase is described, which estimates the performance of the final chatbot.

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