1.
BOT
DE RESULTADOS ELECTORALES
EN NODE.JS
J AV I E R A B A D Í A , D I C 2 0 1 6

2.
¿POR QUE?

3.
DEMO
D I R E C TA M E N T E A L A P I S C I N A

4.
backend
service
ANATOMÍA DE UN BOT
plataforma
entender
procesar
responder

5.
ENTENDER
N L - U N D E R S TA N D I N G

6.
INTENT
parameter
parameter
‘ganador’
‘Durango’ 48027
‘2016’

7.
ALTERNATIVAS
• NLTK (python)
• Freeling (C++)
• https://stanfy.com/blog/advanced-natural-language-
processing-tools-for-bot-makers/
– wit.ai (Facebook)
– LUIS (Microsoft)
– api.ai ($)
– Alexa (AWS)
– Watson (IBM)

8.
ML-’PREDECIR’ LA INTENCIÓN
extraer features
predecir
INTENT
contexto

9.
PRE-PROCESO

10.
FEATURES - REGEX

11.
ML – PREDECIR – DECISION TREES
modificado para añadir classifier.fromJSON()

12.
TRAINING THE MODEL

13.
MANUAL REWIRING = PARCHEAR

14.
DISPATCH

15.
PROCESARP I E C E O F C A K E

16.
TAN FÁCIL COMO LLAMAR A LA API
REST

17.
RESPONDERN L - G E N E R A T I O N

18.
VARIEDAD

19.
RESPONDER A LO DESCONOCIDO = NO
PROVOCAR

20.
PLATAFORMA

21.
OPCIONES
twitter FB messenger telegram UI Web/Móvilwhatsapp
✓
✗
fácil de
desarrollar
penetración
chat-friendly
✓ ✓✓ ✗✗ ✗
✓✓ ✓✓✓✓ ✓
✓ ✓✗ ✓✓ ✓✓

22.
TWITTER
• API de twitter
–stream o poll
• escuchar mensajes (filtrados)
• publicar mensajes o enviar dm
• quotas
–automation rules and best practices
https://support.twitter.com/articles/76915
–the twitter rules https://support.twitter.com/articles/18311
–pri queue

23.
RECIBIENDOTWEETS

24.
ASYNC - COORDINAR TAREAS ASÍNCRONAS

25.
POST-MORTEMI N G E N I E R Í A S O C I A L

26.
PRUEBAS PREVIAS - ENTRENAMIENTO
•usando la interfaz web
•3 generaciones
–yo solo
–yo y algunos amigos
–yo, algunos amigos y toda la lista de nodejs-
madrid
•información muy valiosa
•patrón de uso distinto que a través de twitter

27.
TWITTER != INTERACTIVO
•en twitter la gente no chatea
•responder a @menciones no funciona
•quotas
–2500 mensajes por hora

28.
USUARIOS IMPACIENTES
• hay que promocionar el bot con antelación
• hay que generar contenido “interesante” antes de que
empiece el “sarao”
• la gente prueba y no vuelve

29.
RECURSOS

30.
RECURSOS
• NLP
– NLTK
– Freeling
– https://stanfy.com/blog/advanced-
natural-language-processing-tools-
for-bot-makers/
• Bots
– https://botmakers.org/ + canal de
Slack
– https://botwiki.org/tutorials/twitterbo
ts/
– https://ursooperduper.github.io/2014
/10/27/twitter-bot-with-node-js-part-
1.html
• twitter
– automation rules and best practices
– https://support.twitter.com/articles/76
915)
– the twitter rules
– https://support.twitter.com/articles/18
311)
• módulos npm
– Decision Tree
– Twit

31.
¡GRACIAS!
E S T O E S T O D O A M I G O S