dc.contributorOchoa Luna, Jose Eduardo
dc.date.accessioned2021-02-25T02:15:52Z
dc.date.accessioned2023-05-30T23:29:38Z
dc.date.available2021-02-25T02:15:52Z
dc.date.available2023-05-30T23:29:38Z
dc.date.created2021-02-25T02:15:52Z
dc.date.issued2021
dc.identifier1072966
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12590/16621
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6478412
dc.description.abstractLos Sistemas de Diálogo han tenido una gran atención hoy en día. Ya que los avances recientes son aportados por las técnicas de aprendizaje profundo. Que se han aplicado para una gran cantidad de datos, o en este caso en conversaciones de preguntas y respuestas. Generalmente los sistemas de diálogo se dividen en dos: sistemas orientados a tareas y no orientados a tareas. El modelo Secuencia a Secuencia es parte del sistema no orientado a tareas, además es la parte clave de los sistemas de diálogo. Este modelo se convierte en uno de los principales modelos de tareas de generación de conversaciones. Para tener una correcta generación de respuestas proponemos un modelo secuencia a secuencia utilizando la red Redes Neuronales Recurrentes Bidireccionales (BRNN). La ventaja de la red BRNN es que permite trabajar simultáneamente en la dirección del tiempo positivo y negativo.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Católica San Pablo
dc.publisherPE
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUniversidad Católica San Pablo
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSP
dc.subjectModelo Secuencia a Secuencia
dc.subjectBRNN (Red Neuronal Recurrente Bidireccional)
dc.subjectSistema de Diálogo
dc.titleModelo secuencia a secuencia para construcción de un sistema de diálogo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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