%A Bao Minh Dinh
%A Van Minh Duong
%A Quoc Bao Nguyen
%A Sy Trung Ngo
%A Truong Son Nguyen
%T Trợ lý ảo cho Robot tiếp tân Khách sạn Dựa trên Lý thuyết sRAM và nền tảng Dialogflow
%X Robot ngày càng trở nên phổ biến trong ngành dịch vụ và du lịch. Đặc biệt, trong bối cảnh của dịch COVID-19, robot tiếp tân đã trở thành giải pháp giúp hạn chế tiếp xúc và giảm nguy cơ lây nhiễm. Là dịch vụ tư vấn và hướng dẫn khách hàng, công việc tiếp tân đòi hỏi robot phải có khả năng tương tác linh hoạt với khách hàng. Bài báo trình bày một trợ lý ảo hỗ trợ robot tiếp tân khách sạn tương tác với khách hàng dựa trên cơ sở lý thuyết “Service Robot Acceptance Model" (sRAM). Trợ lý ảo được xây dựng trên nền tảng Dialogflow của Google. Kết quả kiểm thử với nhiều kịch bản hội thoại cho thấy hệ thống có độ chính xác cao, có độ trễ thấp và có thể áp dụng trong thực tế. Một phần kết quả thực nghiệm được ghi hình và trình bày tại: Kết quả thực nghiệm
%L SisLab4662