Charla del Meetup de Node-js el 13 de Dicembre de 2016

1. BOT
DE RESULTADOS ELECTORALES
EN NODE.JS
J AV I E R A B A D Í A , D I C 2 0 1 6

2. ¿POR QUE?

4. DEMO
D I R E C TA M E N T E A L A P I S C I N A

5. backend
service
ANATOMÍA DE UN BOT
plataforma
entender
procesar
responder

7. ENTENDER
N L - U N D E R S TA N D I N G

8. INTENT
parameter
parameter
‘ganador’
‘Durango’ 48027
‘2016’

9. ALTERNATIVAS
• NLTK (python)
• Freeling (C++)
• https://stanfy.com/blog/advanced-natural-language-
processing-tools-for-bot-makers/
– wit.ai (Facebook)
– LUIS (Microsoft)
– api.ai ($)
– Alexa (AWS)
– Watson (IBM)

10. ML-’PREDECIR’ LA INTENCIÓN
extraer features
predecir
INTENT
contexto

11. PRE-PROCESO

12. FEATURES - REGEX

13. ML – PREDECIR – DECISION TREES
modificado para añadir classifier.fromJSON()

14. TRAINING THE MODEL

15. MANUAL REWIRING = PARCHEAR

16. DISPATCH

17. PROCESARP I E C E O F C A K E

18. TAN FÁCIL COMO LLAMAR A LA API
REST

19. RESPONDERN L - G E N E R A T I O N

20. VARIEDAD

21. RESPONDER A LO DESCONOCIDO = NO
PROVOCAR

23. PLATAFORMA

24. OPCIONES
twitter FB messenger telegram UI Web/Móvilwhatsapp
✓
✗
fácil de
desarrollar
penetración
chat-friendly
✓ ✓✓ ✗✗ ✗
✓✓ ✓✓✓✓ ✓
✓ ✓✗ ✓✓ ✓✓

25. TWITTER
• API de twitter
–stream o poll
• escuchar mensajes (filtrados)
• publicar mensajes o enviar dm
• quotas
–automation rules and best practices
https://support.twitter.com/articles/76915
–the twitter rules https://support.twitter.com/articles/18311
–pri queue

26. RECIBIENDOTWEETS

27. ASYNC - COORDINAR TAREAS ASÍNCRONAS

28. POST-MORTEMI N G E N I E R Í A S O C I A L

29. PRUEBAS PREVIAS - ENTRENAMIENTO
•usando la interfaz web
•3 generaciones
–yo solo
–yo y algunos amigos
–yo, algunos amigos y toda la lista de nodejs-
madrid
•información muy valiosa
•patrón de uso distinto que a través de twitter

30. TWITTER != INTERACTIVO
•en twitter la gente no chatea
•responder a @menciones no funciona
•quotas
–2500 mensajes por hora

31. USUARIOS IMPACIENTES
• hay que promocionar el bot con antelación
• hay que generar contenido “interesante” antes de que
empiece el “sarao”
• la gente prueba y no vuelve

32. RECURSOS

33. RECURSOS
• NLP
– NLTK
– Freeling
– https://stanfy.com/blog/advanced-
natural-language-processing-tools-
for-bot-makers/
• Bots
– https://botmakers.org/ + canal de
Slack
– https://botwiki.org/tutorials/twitterbo
ts/
– https://ursooperduper.github.io/2014
/10/27/twitter-bot-with-node-js-part-
1.html
• twitter
– automation rules and best practices
– https://support.twitter.com/articles/76
915)
– the twitter rules
– https://support.twitter.com/articles/18
311)
• módulos npm
– Decision Tree
– Twit

34. ¡GRACIAS!
E S T O E S T O D O A M I G O S