Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Nascimento, Ormazabal Lima do |
| Orientador(a): |
Araújo, Daniel Sabino Amorim de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58117
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Resumo: |
Os chatbots são softwares que utilizam linguagem natural para se comunicar com seus usuários. Para a sua criação podem ser utilizados os modelos transformers, um tipo de rede neural que vêm apresentando resultados promissores em áreas de estudo como processamento de linguagem natural (NLP). A variedade de modelos existentes impõe desafios na seleção das melhores opções para o nicho de mercado em que o chatbot irá atuar. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre os modelos transformers DIET, LaBSE, BERTimbau, DistilBERT, RoBERTa, GPT, GPT-2 e XLNET aplicado ao desenvolvimento um chatbot submetido aos dados capturados nos atendimentos ao público realizados pelo Tribunal de Contas do Estado do Rio Grande do Norte (TCE/RN). O estudo considerou métricas como acurácia e precisão, além dos tempos de treinamento e de processamento de resposta. DIET foi considerado o melhor modelo por conseguir equilibrar bons resultados nas métricas de qualidade e tempo em conjunto, destacando-se no fator tempo por responder até 2,5 vezes mais rápido que os demais. |
