Biblioteca Accesible
- Equipo Mindgeist
- Casos , Tecnología , Skills
- 01 Dec, 2024
Mindgeist implementa una solución de interacción vocal para bibliotecas, resolviendo desafíos técnicos en la gestión de formatos DAISY y búsqueda semántica, mejorando significativamente el acceso a contenidos.
Puntos Clave
- Gestión de formatos DAISY para reproducción en asistentes de voz.
- Implementación de búsqueda semántica que mejora la precisión en consultas complejas.
- Solución adaptada a las limitaciones del formato MARC en bases de datos bibliográficas.
De la Precisión al Significado
La búsqueda de contenido bibliográfico en sistemas basados en bases de datos MARC enfrenta limitaciones inherentes al depender de matches exactos o patrones rígidos. Términos como “1984” o “Las Mil y Una Noches” generan ambigüedad al ser interpretados como números, fechas o títulos de obras, y variaciones como “El Quijote” no corresponden exactamente al título completo de Don Quijote de la Mancha.
Mindgeist diseñó una solución que reemplaza la dependencia de matches precisos por una búsqueda semántica, capaz de comprender significados y contextos para resolver estas ambigüedades.
Solución Implementada
Diseño de un modelo conversacional
Los sistemas de slots enfrentan el desafío de interpretar valores numéricos o textuales:
- Configuración Dinámica:
- Los slots se ajustan según el tipo de consulta, procesando números, fechas y títulos sin confusión.
- Corrección de Variaciones:
- Módulos de corrección convierten descripciones fonéticas o parciales en términos procesables.
Búsqueda Semántica
Implementamos una búsqueda que trasciende el matching exacto para centrarse en el significado:
- Procesamiento de Consultas:
- Resuelve y normaliza entradas ambiguas (e.g., “mil novecientos ochenta y cuatro” → “1984”).
- Reconoce alias comunes o descripciones no literales, como “El Quijote”.
- Rankeo Basado en Contexto:
- Las respuestas se ordenan según la relevancia semántica, priorizando títulos que coincidan en significado sobre matches parciales.
- Colateralmente permite el descubrimiento de obras sobre la descripción y rseña.
Conversión de Formato DAISY
El formato DAISY permite accesibilidad avanzada, pero presenta desafíos técnicos para su reproducción en asistentes de voz:
- Conversión a Formato Compatible:
- Un pipeline automático convierte archivos DAISY a formatos aceptados por Alexa, preservando marcadores, secciones y puntos clave.
- Validación de Compatibilidad:
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Se asegura que los metadatos sean legibles y utilitarios para búsquedas vocales.
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Adaptación de Bases MARC
Las bases MARC fueron extendidas mediante capas de búsqueda semántica:
- Enriquecimiento Semántico:
- Procesamos la información adicional para mejorar las respuestas, como alias comunes y variantes regionales.
Impacto de la Solución
Resultados Clave:
- Precisión en Búsquedas:
- La búsqueda semántica redujo errores en consultas no resueltas.
- Mayor Inclusión:
- Usuarios con diferentes niveles de experiencia tecnológica pueden acceder al contenido de manera intuitiva.
- Automatización y Escalabilidad:
- Procesos automáticos en la conversión DAISY permitieron ampliar rápidamente la colección disponible.
- Resolución de Ambigüedades:
- Consultas ambiguas como “1984” o “El Quijote” ahora devuelven resultados relevantes.
Más Allá del Match Exacto
La experiencia de Mindgeist en búsqueda semántica y sistemas conversacionales permitió transformar un desafío técnico en una solución funcional y accesible. Este caso demuestra que entender el significado, más allá del texto literal, es clave para mejorar la interacción vocal en entornos complejos.
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