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Condori Fernandez, Olinda Nelly (es_PE)
Lipa Urbina, Edson Victor (es_PE)
2024-06-04T15:37:04Z
2024-06-04T15:37:04Z
2021 (es_PE)
https://hdl.handle.net/20.500.12773/17954
En esta tesis, se exploran los avances en la generación de texto en lenguaje natural con un enfoque en la persuasión, utilizando el marco de SentiGAN, basado en técnicas de deep learning. A pesar de que no existen estudios previos centrados específicamente en la generación automática de texto para persuadir, este trabajo aborda esta laguna utilizando el conjunto de datos Microtext para entrenar los modelos generativos. Los resultados obtenidos muestran una novedad promedio de 0.78 y una diversidad de 0.57 en los mensajes generados. Además, se evaluó la inteligibilidad y la precisión en la clasificación de los principios de persuasión mediante un estudio con participantes voluntarios. Los resultados indican un nivel moderado de acuerdo, medido por el índice Kappa de Cohen, con el 69.3% de los mensajes calificados entre Aceptable, Comprensible y Totalmente Comprensible, lo que refleja un nivel aceptable de inteligibilidad. (es_PE)
Este trabajo fue financiado por el Proyecto Concytec - Banco Mundial "Mejoramiento y Ampliación de los Servicios del Sistema Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación Tecnológica" 8682-PE, a través de su unidad ejecutora ProCiencia. [Contrato: N° 014-2019-FONDECYT-BMINC.IN] (es_PE)
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spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Generación de texto (es_PE)
Mensajes persuasivos (es_PE)
SentiGan (es_PE)
Generación automática de mensajes persuasivos por medio de redes neuronales adversarias (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Ciencia de la Computación (es_PE)
Licenciado en Ciencia de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
29650949 (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-1044-3871 (es_PE)
48611309 (es_PE)
611016 (es_PE)
Velazco Paredes, Yuber Elmer (es_PE)
Flores Quispe, Roxana (es_PE)
Condori Fernandez, Olinda Nelly (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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