Arquitectura de Red Neuronal para el Desarrollo de Agentes Conversacionales destinados a la Atención al Cliente en las Redes Sociales

  • Leonardo Javier Ibáñez Comisión Nacional de Energía Atómica
Palabras clave: Aprendizaje Profundo, Procesamiento de Lenguaje Natural, Agente Conversacional, Servicio al Cliente

Resumen

La atención al cliente es un tema importante para las empresas y cada vez los usuarios son más exigentes con el tiempo de respuesta, la cantidad de interacciones y la calidad de las respuestas. Para brindar dicho servicio, las empresas utilizan chatbots porque proporcionan atención las 24 horas y reducen los costos de facturación, pero carecen de flexibilidad para desarrollar diálogos reales porque enfrentan dificultades para comprender el estilo de escritura y vocabulario de los usuarios.

En este trabajo, se presenta una arquitectura híbrida combinando los modelos de conversación basados en recuperación y en generación para resolver dicha problemática y para demostrar la viabilidad del enfoque propuesto se comparó distintos algoritmos de aprendizaje profundo.

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Biografía del autor/a

Leonardo Javier Ibáñez, Comisión Nacional de Energía Atómica

Ingeniero en Informática graduado de la Universidad de Palermo. Software development en la CNEA.

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Publicado
2020-12-30
Sección
Artículos