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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43030

    Título
    Análisis del estado del arte de la generación de texto con redes neuronales mediante modelos de Transformers
    Autor
    Sanchez Gonzalo, Javier
    Director o Tutor
    Díaz Gómez, FernandoAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de SegoviaAutoridad UVA
    Año del Documento
    2020
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicaciones
    Résumé
    El 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.
    Materias Unesco
    1203.17 Informática
    Palabras Clave
    Aprendizaje automático
    Procesamiento de lenguaje natural
    Transformer
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43030
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30838]
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    Nombre:
    TFG-B. 1562.pdf
    Tamaño:
    2.487Mo
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