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dc.contributor.advisorDíaz Gómez, Fernando es
dc.contributor.authorSanchez Gonzalo, Javier
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia es
dc.date.accessioned2020-10-16T13:14:16Z
dc.date.available2020-10-16T13:14:16Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/43030
dc.description.abstractEl presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) pretende aplicar los conocimientos actuales sobre el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) a el problema de “Responder a preguntas” (Question Answering) haciendo uso de la arquitectura Transformer. Se alcanzará este objetivo presentando las características del PLN y su utilidad, se presentarán los modelos más relevantes para el modelo que se utilizará en la aplicación práctica, se realizará una aplicación práctica sobre este tema, cuya función será resolver el problema de “Responder a preguntas” dada una fuente donde buscar las respuestas, y se explicarán de manera analítica cual es la mejor forma de enfrentar esta técnica en un entorno real. El proyecto incluye código que permitirá “Responder a preguntas” dado previamente un contexto y sus preguntas. El idioma utilizado será el inglés.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationAprendizaje automáticoes
dc.subject.classificationProcesamiento de lenguaje naturales
dc.subject.classificationTransformeres
dc.titleAnálisis del estado del arte de la generación de texto con redes neuronales mediante modelos de Transformerses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicacioneses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subject.unesco1203.17 Informáticaes


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