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A Universidade Sultan Qaboos testou o SQUbot, um chatbot bilingue árabe/inglês baseado no IBM Watson NLU, para responder a pedidos gerais e pedidos personalizados verificados por OTP; o piloto registou 84,9% de precisão no reconhecimento de intenções.
A Universidade Sultan Qaboos (SQU), em Mascate, Omã, desenvolveu o SQUbot para aliviar a pressão sobre os balcões de atendimento ao estudante, que lidam com um elevado volume de pedidos rotineiros de uma população estudantil bilingue (árabe e inglês).
O sistema utiliza a compreensão de linguagem natural e aprendizagem profunda do IBM Watson para interpretar os pedidos, distinguindo entre pedidos de informação geral e pedidos personalizados, estes últimos desbloqueados por palavra-passe única (OTP) e verificação do email estudantil.
Nos testes-piloto, o SQUbot alcançou 84,9% de precisão no reconhecimento de intenções; 60,8% dos pedidos dos utilizadores diziam respeito a serviços gerais da universidade e 39,2% pediam informação personalizada, estabelecendo uma base de referência para a equipa da SQU.
O estudo publicado é um piloto numa única instituição: não reporta auditoria independente de proteção de dados, e os autores descrevem os resultados como uma base para futura implementação em larga escala, não como prova de impacto já escalado.
Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.
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