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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
¿POR QUE?
DEMO
D I R E C TA M E N T E A L A P I S C I N A
backend
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ANATOMÍA DE UN BOT
plataforma
entender
procesar
responder
ENTENDER
N L - U N D E R S TA N D I N G
INTENT
parameter
parameter
‘ganador’
‘Durango’ 48027
‘2016’
ALTERNATIVAS
• NLTK (python)
• Freeling (C++)
• https://stanfy.com/blog/advanced-natural-language-
processing-tools-for-bo...
ML-’PREDECIR’ LA INTENCIÓN
extraer features
predecir
INTENT
contexto
PRE-PROCESO
FEATURES - REGEX
ML – PREDECIR – DECISION TREES
modificado para añadir classifier.fromJSON()
TRAINING THE MODEL
MANUAL REWIRING = PARCHEAR
DISPATCH
PROCESARP I E C E O F C A K E
TAN FÁCIL COMO LLAMAR A LA API
REST
RESPONDERN L - G E N E R A T I O N
VARIEDAD
RESPONDER A LO DESCONOCIDO = NO
PROVOCAR
PLATAFORMA
OPCIONES
twitter FB messenger telegram UI Web/Móvilwhatsapp
✓
✗
fácil de
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chat-friendly
✓ ✓✓ ✗✗ ✗
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TWITTER
• API de twitter
–stream o poll
• escuchar mensajes (filtrados)
• publicar mensajes o enviar dm
• quotas
–automati...
RECIBIENDOTWEETS
ASYNC - COORDINAR TAREAS ASÍNCRONAS
POST-MORTEMI N G E N I E R Í A S O C I A L
PRUEBAS PREVIAS - ENTRENAMIENTO
•usando la interfaz web
•3 generaciones
–yo solo
–yo y algunos amigos
–yo, algunos amigos ...
TWITTER != INTERACTIVO
•en twitter la gente no chatea
•responder a @menciones no funciona
•quotas
–2500 mensajes por hora
USUARIOS IMPACIENTES
• hay que promocionar el bot con antelación
• hay que generar contenido “interesante” antes de que
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RECURSOS
RECURSOS
• NLP
– NLTK
– Freeling
– https://stanfy.com/blog/advanced-
natural-language-processing-tools-
for-bot-makers/
• ...
¡GRACIAS!
E S T O E S T O D O A M I G O S
Anatomía de un Bot para Resultados Electorales
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Anatomía de un Bot para Resultados Electorales

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

Publicado en: Software
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Anatomía de un Bot para Resultados Electorales

  1. 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. 2. ¿POR QUE?
  3. 3. DEMO D I R E C TA M E N T E A L A P I S C I N A
  4. 4. backend service ANATOMÍA DE UN BOT plataforma entender procesar responder
  5. 5. ENTENDER N L - U N D E R S TA N D I N G
  6. 6. INTENT parameter parameter ‘ganador’ ‘Durango’ 48027 ‘2016’
  7. 7. 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)
  8. 8. ML-’PREDECIR’ LA INTENCIÓN extraer features predecir INTENT contexto
  9. 9. PRE-PROCESO
  10. 10. FEATURES - REGEX
  11. 11. ML – PREDECIR – DECISION TREES modificado para añadir classifier.fromJSON()
  12. 12. TRAINING THE MODEL
  13. 13. MANUAL REWIRING = PARCHEAR
  14. 14. DISPATCH
  15. 15. PROCESARP I E C E O F C A K E
  16. 16. TAN FÁCIL COMO LLAMAR A LA API REST
  17. 17. RESPONDERN L - G E N E R A T I O N
  18. 18. VARIEDAD
  19. 19. RESPONDER A LO DESCONOCIDO = NO PROVOCAR
  20. 20. PLATAFORMA
  21. 21. OPCIONES twitter FB messenger telegram UI Web/Móvilwhatsapp ✓ ✗ fácil de desarrollar penetración chat-friendly ✓ ✓✓ ✗✗ ✗ ✓✓ ✓✓✓✓ ✓ ✓ ✓✗ ✓✓ ✓✓
  22. 22. 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
  23. 23. RECIBIENDOTWEETS
  24. 24. ASYNC - COORDINAR TAREAS ASÍNCRONAS
  25. 25. POST-MORTEMI N G E N I E R Í A S O C I A L
  26. 26. 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
  27. 27. TWITTER != INTERACTIVO •en twitter la gente no chatea •responder a @menciones no funciona •quotas –2500 mensajes por hora
  28. 28. 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
  29. 29. RECURSOS
  30. 30. 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
  31. 31. ¡GRACIAS! E S T O E S T O D O A M I G O S

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