Generador automático de resúmenes científicos en investigación turística

Miguel Ángel Álvarez Carmona; Ramón Aranda; Ángel Diaz-Pacheco; José de Jesús Ceballos-Mejía

doi:10.1590/SciELOPreprints.4194

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Miguel Ángel Álvarez Carmona CICESE-UT3 https://orcid.org/0000-0003-4421-5575
Ramón Aranda CICESE-UT3
Ángel Diaz-Pacheco CICESE-UT3
José de Jesús Ceballos-Mejía Instituto Tecnológico de Tepic

DOI:

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.4194

Keywords:

Procesamiento de lenguaje natural, Generación de textos científicos, Turismo, RNN, LSTM, GPT-3

Resumen

Con la nueva oleada de las redes neuronales, arquitecturas basas en aprendizaje profundo han tenido mucho éxito en la última década. Una de las principales aplicaciones que han tenido estas arquitecturas es la generación automática de texto, la cual ha ganado popularidad recientemente. Distintas tareas han tratado de ser resueltas como generador de canciones, chatbots, resúmenes automáticos, traductores, entre otros. Sin embargo pocos trabajos se han enfocado en generar textos científicos. En este trabajo se presenta un análisis de generación de abstracts de artículos científicos explorando distintos tipos de arquitecturas. Para este trabajo se recolectaron de 227 artículos de Procesamiento de lenguaje natural aplicado al sector turístico. Con esta colección se proponen diferentes tipos de fine tuning donde el mejor resultado es de 0.21 obtenido por GPT-3 según el coeficiente de Jaccard.