RT Generic
T1 Deep learning aplicado al resumen de texto
A1 Alonso Hernández, Ángel Javier
AB Estudiamos la aplicación del deep learning a la tarea del resumen automático y abstractivo de textos. Para ello, hemos realizado un extenso estudio de la bibliografía y, siguiendo las últimas líneas de investigación, diseñamos nuestro propio modelo, que cuenta con una arquitectura encoder-decoder y un mecanismo de atención. Este modelo lo entrenamos sobre una tarjeta gráfica donada por NVIDIA. Finalmente, evaluamos los resultados obtenidos: aunque muchos de los resúmenes son buenos, identificamos algunos problemas como la repetición de frases y la falta de vocabulario.
AB We study the application of deep learning techniques to the task of automatic abstractive summarization. For this purpose, we have done a broad study of the literature and, following in the line of recent research, we design our own model, with an encoder-decoder architecture and a mechanism of attention. We train this model using a GPU that was granted to us by NVIDIA. Lastly, we evaluate the results we obtained: although plenty of summaries are good, we identify some problems like the repetition of phrases and the lack of vocabulary.
YR 2017
FD 2017
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/20485
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/20485
LA spa
NO Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas (Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2016/2017)
DS Docta Complutense
RD 18 abr 2025