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Trabajo fin de máster

Clasificación sobre Texto, Exploraciónde técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y su impacto en el rendimiento sobre los Transformers

tipo de documento semantico ckh_publication

Ficheros

Resumen Trabajo Fin de Máster
TFM_FERNANDO_REVUELTA_SAN_EMETERIO_202204678.pdf
Tamaño 1722158
Formato Adobe PDF
Fecha de publicación 00/00/2023
Director/Coordinador
Tomás Herruzo, Elena
Autor
Revuelta San Emeterio, Fernando

Resumen

Idioma es-ES
Resumen

A lo largo de este documento trataremos distintos modelos orientados al procesamiento de lenguaje natural, en especial los Transformers, propuestos en 'Attention is all you need', así como diversas técnicas (Fine-Tune del Tokenizer y Data Augmentation) que permitan aumentar el rendimiento de estos y la medición del impacto que generan sobre los mismos.

Idioma en-GB
Resumen

Throughout this article we will study in detail differents natural language procesing models, specially Transformers, introduced in 'Attention is all you need', diverse techniques (Tokenizer Fine-Tune and Data Augmentation) that will increases their performance as well as the impact generated on them.

Titulación/Programa
Máster en Big Data. Tecnología y Analítica Avanzada/Master in Big Data Technologies and Advanced Analytics
Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)

Palabras clave

Tipo de archivo application/pdf
Idioma es-ES
Tipo de acceso info:eu-repo/semantics/closedAccess
Licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Fecha de modificacion 03/11/2023
Fecha de disponibilidad 30/06/2023
fecha de alta 30/06/2023

Editoreak: Comillas , Administradores CKH · Universidad de Comillas

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