Díaz Esteban, AlbertoAlonso Hernández, Ángel Javier2023-06-182023-06-182017https://hdl.handle.net/20.500.14352/20485Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas (Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2016/2017)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.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.spaAtribución-NoComercial 3.0 Españahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/bachelor thesisopen access004.8(043.3)004.85(043.3)Deep learningProcesamiento de lenguaje naturalResumen automáticoNatural language processingAutomatic summarizationInteligencia artificial (Informática)Sistemas expertos1203.04 Inteligencia Artificial