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Resumen de Textos con Modelos Secuencia-a-Secuencia: Varias Aproximaciones

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Resumen de Textos con Modelos Secuencia-a-Secuencia: Varias Aproximaciones

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Peirano, MD. (2020). Resumen de Textos con Modelos Secuencia-a-Secuencia: Varias Aproximaciones. http://hdl.handle.net/10251/150240

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Title: Resumen de Textos con Modelos Secuencia-a-Secuencia: Varias Aproximaciones
Author: Peirano, Matías Daniel
Director(s): Gómez Adrian, Jon Ander
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Read date / Event date:
2020-07-13
Issued date:
Abstract:
[ES] En el ámbito del aprendizaje profundo, los modelos secuencia-a-secuencia basados en redes neuronales están demostrando obtener muy buenos resultados en la resolución de tareas de procesamiento del lenguaje natural. ...[+]


[EN] In the field of deep learning, sequence-to-sequence neural models have been shown to achieve very good results in solving natural language processing tasks. In this work we focus specifically on solving a problem ...[+]


[CA] En l’àmbit de l’aprenentatge automàtic profund, els models neuronals seqüència-a-seqüència han demostrat obtenir molt bons resultats en la resolució de tasques de processament del llenguatge natural. En aquest treball ...[+]
Subjects: Secuencia a secuencia , Aprendizaje automático , Aprendizaje profundo , Resúmenes de textos , Seq2seq , Machine learning , Deep learning , Text summarization
Copyrigths: Reconocimiento (by)
Publisher:
Universitat Politècnica de València
degree: Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica
Type: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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