Propuesta de una plataforma semántica inteligente que utiliza el lenguaje natural con reconocimiento de voz para la inclusión de los discapacitados visuales en Perú

Abstract

En el mundo existe alrededor de casi un 10% de personas que tienen algún tipo de discapacidad. Actualmente, es relevante para cualquier país impulsar la inclusión digital, la cual implica que se fomenten trabajos para que, estas personas puedan participar en nuestra sociedad digital, ya que un problema que presentan estas personas es la barrera tecnológica, que en muchos casos impide su inclusión en la sociedad tecnológica existente. Por ejemplo, en el caso de personas con discapacidad visual, ellas requieren de herramientas especiales que le faciliten la extracción de información relevante de Internet. Recientemente se están diseñando portales con criterios de accesibilidad para garantizar las recomendaciones del Consorcio World Wide Web (W3C). Sin embargo, estas personas aún no pueden acceder a obtener toda la información que requieran de Internet por existir pocos trabajos orientados a este tema. A partir de ello en la presente Tesis, se presenta el desarrollo e implementación de una Plataforma Web construida con herramientas de la Web Semántica al que se le ha incluido un Sistema de Reconocimiento de Voz basado en Lenguaje Natural. De esta forma aquellas personas con problemas visuales puedan realizar consultas a través de la voz a la Plataforma y el resultado pueda ser obtenido de manera rápida mediante la lectura de dicha consulta. Para la obtención de buenos resultados en la consulta, se hace un previo análisis de la misma usando lenguaje natural y luego el resultado obtenido se procesa usando un lenguaje de consulta semántico. Para ello, en el presente trabajo se han diseñado varias plantillas de patrones de consulta para facilitar un mejor resultado. Los resultados obtenidos se analizan tomando en cuenta los tiempos de respuesta del sistema a la consulta y este tiempo se compara frente a otras consultas realizadas utilizando otras dos herramientas parecidas como son el asistente Cortana de Windows 10 y el Google Voice, encontrándose como aporte del trabajo realizado que el tiempo de respuesta en nuestra Plataforma es mucho menor que ambas herramientas, finalmente este aporte es validado con pruebas estadísticas.

Around the world there are about 10% of people who have some kind of disability. Currently, it is relevant for any country to promote digital inclusion, which implies that work is encouraged so that these people can participate in our digital society, a problem that these people present is the technological barrier, which in many cases impedes their Inclusion in the existing technological society. For example, in the case of visually impaired people, they require special tools to facilitate the extraction of relevant information from the Internet. Portals with accessibility criteria have recently been designed to guarantee the recommendations of the World Wide Web Consortium (W3C). However, these people still can not access to obtain all the information that they require of Internet because there are few works oriented to this subject. In the Thesis, I present the development and implementation of a Web Platform built with Semantic Web tools that has been included a Speech Recognition System based on Natural Language. This way people with visual problems can make the query through the voice to the Platform and quickly the result can be returned by reading that query. In order to obtain good results of the query, a previous analysis of the query in natural language is done and then this obtained result is processed using the semantic query language. In the present work several query patterns templates have been designed to facilitate a good result. The results obtained are analyzed taking into account the response times of the system to the query and this time is compared to other queries made using two other similar tools such as the Windows 10 Cortana and Google Voice, being the contribution of the work that the response time in our Platform is much less than both tools, finally this contribution is validated with statistical tests.