Ingeniería de Sistemas

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https://hdl.handle.net/20.500.12495/121

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Examinando Ingeniería de Sistemas por Materia "Advertaising"

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    Generador automático de textos publicitarios basado en modelos de aprendizaje profundo
    (2022) Álvarez Romero, Juan Camilo; Álvarez Urbina, Santiago; Hernández Sánchez, Juan Camilo; Romero Alvarez, Fran Ernesto; Álvarez Romero, Juan Camilo [0000-0001-6548-3451]; Álvarez Urbina, Santiago [0000-0002-1299-3324]; Hernández Sánchez, Juan Camilo [0000-0003-3124-6479]
    Este proyecto corresponde a un desarrollo tecnológico trabajado para la empresa SYNAPSIS, la cual está dedicada al mercadeo y estudio de mercado. Se contactó con ellos con la posibilidad de aportar a su empresa para automatizar procesos que se están llevando a cabo. La empresa realiza diferentes tareas para presentar un informe cuyo objetivo es evaluar la satisfacción del cliente frente a un producto. Una de estas tareas es la codificación de encuestas; que consta de darle un valor numérico a las respuestas (abiertas) diligenciadas por los consumidores del producto, la codificación de encuestas es un proceso que no cualquier persona puede realizar. El proceso de selección y contratación representa dificultades para capacitar personal apto en las distintas tareas de la empresa. Cabe resaltar que la codificación de encuestas puede tardar de 3 a 5 días, dependiendo del flujo de datos que se estén procesando. La codificación de encuestas es un problema que actualmente está retrasando las demás actividades y por ende el informe final entregado al cliente. Para SYNAPSIS es de vital importancia la reducción de tiempos y la agilización de los procesos. Es por esto por lo que se planteó un artefacto el cual realice automáticamente dicha tarea. Como valor agregado se implementa la creación de un modelo generador de textos publicitarios. El cual permite que, a través de la codificación y recolección de datos, se generen textos tipo Slogan a partir de las palabras más relevantes y llamativas que se encontraron. El desarrollo del generador de textos se rige bajo la tecnología de Transformadores y GPT-2, que se enfocan en el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático.