一种基于模型的聊天机器人生成方法，用于与开放数据源对话
A Model-based Chatbot Generation Approach to Converse with Open Data Sources
AI总结：
本文提出一种基于模型的方法，利用 UML 类图和 profile 作为中间表示，从基于 API 的开放数据源自动生成可定制的完整聊天机器人，以降低普通公民查询和集成开放数据的门槛。
摘要：
开放数据运动促进数据的自由分发。越来越多的公司和政府组织遵循开放数据理念将其数据在线公开，由此催生了不断增长的技术与服务市场，以帮助发布和消费数据。发布此类数据的新兴方式之一是通过 Web API，它提供了重用这些数据并将其与其他服务集成的强大手段。Socrata、CKAN 或 OData 是通过 Web API 发布数据的流行规范的示例。然而，查询和集成这些 Web API 非常耗时，并且需要技术技能，这限制了开放数据运动为普通公民带来的益处。在其他情境中，聊天机器人应用正日益被采用，作为公司与最终用户之间的直接沟通渠道。我们相信，对于开放数据而言，同样可以如此，以此弥合公民与开放数据源之间的鸿沟。本文描述了一种从基于 API 的开放数据源自动生成完整聊天机器人的方法。我们的过程依赖于基于模型的中间表示（通过 UML 类图和 profile），以便于对将要生成的聊天机器人进行定制。
英文摘要：
The Open Data movement promotes the free distribution of data. More and more companies and governmental organizations are making their data available online following the Open Data philosophy, resulting in a growing market of technologies and services to help publish and consume data. One of the emergent ways to publish such data is via Web APIs, which offer a powerful means to reuse this data and integrate it with other services. Socrata, CKAN or OData are examples of popular specifications for publishing data via Web APIs. Nevertheless, querying and integrating these Web APIs is time-consuming and requires technical skills that limit the benefits of Open Data movement for the regular citizen. In other contexts, chatbot applications are being increasingly adopted as a direct communication channel between companies and end-users. We believe the same could be true for Open Data as a way to bridge the gap between citizens and Open Data sources. This paper describes an approach to automatically derive full-fledged chatbots from API-based Open Data sources. Our process relies on a model-based intermediate representation (via UML class diagrams and profiles) to facilitate the customization of the chatbot to be generated.
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