EXPERIMENTACIÓN Y COMPARATIVA DE DIFERENTES MODELOS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA EL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

Trabajo de título del grado en ingeniería informática

Julio de 2017

El procesamiento de lenguaje natural ha sido tradicionalmente una tarea compleja y poco trivial a la hora de diseñar algoritmos para su procesamiento. Gracias a la inteligencia artificial, se han conseguido grandes avances en este entorno y se han propuesto cada vez más modelos que hacen frente a los problemas normalmente poco tratables.

Este trabajo propone experimentar y comparar tres modelos de redes neuronales artificiales que han tenido bastante éxito en el procesamiento de lenguaje natural: LSTM (Long Short-Term Memory), MemN2N (modelo propuesto por Facebook) y DNC (modelo propuesto por Google). Para ello se han adaptado estos modelos optimizados a un ámbito concreto con el objetivo de comparar los resultados de cada uno.