Descripción:
En el presente trabajo se presenta una interfaz de lenguaje natural a base de datos utilizando la API de reconocimiento de voz y conversión a texto DialogFlow. El lenguaje natural es el lenguaje que las personas utilizan para comunicarse diariamente, tales como el español o el inglés. La interfaz de lenguaje natural provee los medios para interactuar con las computadoras utilizando el lenguaje natural. En este trabajo se explora una de las áreas más activos en el campo de la investigación de las ciencias computacionales. El procesamiento de lenguaje natural está teniendo mayor auge en los últimos años para manejar la interacción entre las bases de datos y los usuarios. La capacidad de los usuarios para recuperar información almacenada en bases de datos está limitada por la falta de entendimiento de la sentencia SELECT y todas las cláusulas que la pueden componer. Si un usuario no tiene el conocimiento suficiente sobre esta sentencia no puede recuperar información de la base de datos. Es por esto que surge la necesidad de brindar medios a los usuarios que les facilite la interacción y obtención de datos con las bases de datos relacionales utilizando el lenguaje natural. Los usuarios sin experiencia en lenguajes de bases de datos se habilitarán para recuperar información con esta interfaz; en tanto que los usuarios con experiencia reducirán el tiempo de creación de consultas. La interfaz que aquí se presenta fue desarrollada bajo la premisa de que el usuario se exprese en cualquier forma que sea natural para él y la interfaz le dé sentido a su sentencia de entrada. La arquitectura con la que se desarrolló esta interfaz es el emparejamiento de patrones, donde algunas reglas prestablecidas se definieron usando DialogFlow. Posteriormente, se emparejó la consulta que el usuario realizó en lenguaje natural con dichas reglas. La interfaz habilita dos formas de ingresar la consulta en lenguaje natural, con voz y texto. La interfaz tuvo un 72% de confiabilidad utilizando simplemente la voz, y alcanzó el 100% de confiabilidad en modo texto.