Desarrollo de una taxonomía específica de dominio y aplicación a un motor de búsqueda

Abstract

The main goal of this project is to develop a taxonomy and an apply it to optimize the search engine of an app for mothers and health professionals that facilitates breastfeeding. The app allows mothers to create a profile for them and their babies to keep track of breastfeeding and includes a knowledge database with thousands of articles organized by specific topics that they can check to clarify their doubts. The app also has a search engine by keyword and a chatroom. Users can use the chatroom to send questions to the team of breastfeeding consultants when they don’t find the answer in the articles. The use of NLP models combined with the taxonomy on the searches and questions posted in the chatroom, will improve the accuracy on the search results and answers, and will reduce the time consultants devote to manually answer questions through the chat, which currently is the main bottleneck for scalability. For the definition of the taxonomy, all the knowledge present in the app, all the questions made by the users and the answers received, the most frequently searched concepts and the main topics identified will be used. Once created, an application to validate it will be developed.

El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una taxonomía y su posterior aplicación a la optimización del motor de búsquedas de una app para madres y profesionales de la salud que facilita la lactancia materna. La app permite crear un perfil personalizado con datos de la madre y sus bebés para realizar el seguimiento de la lactancia y contiene una base de datos con miles de artículos de consulta organizados por temáticas que las usuarias pueden consultar directamente para resolver sus dudas. La app también dispone de un motor de búsqueda por palabra clave y de un chat para hablar con consultoras especializadas en lactancia cuando no encuentran las respuestas en los artículos. La aplicación de modelos de NLP (Natural Language Processing) sobre las consultas y búsquedas apoyados en la taxonomía, permitirá mejorar la precisión en las respuestas a las usuarias y reducir el tiempo que dedican las consultoras a responder de manera manual, lo que, en la actualidad, supone un importante cuello de botella y una limitación de la escalabilidad. Para el desarrollo de la taxonomía se aprovechará toda la información presente en la app, todo el histórico de consultas realizado por las usuarias con sus respuestas, los conceptos más buscados y las temáticas más relevantes. Una vez definida esta taxonomía, se desarrollará una aplicación para validarla.

L'objectiu d'aquest treball és el desenvolupament d'una taxonomia i la seva posterior aplicació a l'optimització del motor de cerques d'una app per a mares i professionals de la salut que facilita la lactància materna. L'app permet crear un perfil personalitzat amb dades de la mare i els seus bebès per a realitzar el seguiment de la lactància i conté una base de dades amb milers d'articles de consulta organitzats per temàtiques que les usuàries poden consultar directament per a resoldre els seus dubtes. L'app també disposa d'un motor de cerca per paraula clau i d'un xat per a parlar amb consultores especialitzades en lactància quan no troben les respostes en els articles. L'aplicació de models de NLP (Natural Language Processing) sobre les consultes i cerques recolzats en la taxonomia, permetrà millorar la precisió en les respostes a les usuàries i reduir el temps que dediquen les consultores a respondre de manera manual, la qual cosa, en l'actualitat, suposa un important coll d'ampolla i una limitació de l'escalabilitat. Per al desenvolupament de la taxonomia s'aprofitarà tota la informació present en l'app, tot l'històric de consultes realitzat per les usuàries amb les seves respostes, els conceptes més buscats i les temàtiques més rellevants. Una vegada definida aquesta taxonomia, es desenvoluparà una aplicació per a validar-la.