Automatizacion de procesos de cualificacion en IQAP mediante chatbot de IA para Ingreso a universidades internacionales

Uno de los grandes desafíos empresariales es poder interactuar con sus potenciales usuarios de una manera cómoda y fluida, el presente proyecto ayudó a la empresa SOFIRI PTY LTD a mejorar su Plataforma de Cualificación Instantánea de Aspirantes IQAP con la implementación de técnicas avanzadas de Pro...

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Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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Chatbot
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Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
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description Uno de los grandes desafíos empresariales es poder interactuar con sus potenciales usuarios de una manera cómoda y fluida, el presente proyecto ayudó a la empresa SOFIRI PTY LTD a mejorar su Plataforma de Cualificación Instantánea de Aspirantes IQAP con la implementación de técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) de compañías líderes en AI. Como resultado de la aplicación de esta propuesta se logró desarrollar un chatbot que consiguió mejores resultados que el actual e interactuó con los usuarios de forma más natural; resultados que se midieron mediante la aplicación de una encuesta a los usuarios de prueba para evaluarlo de forma cualitativa y el cálculo de métricas para hacerlo cuantitativamente.
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Como resultado de la aplicación de esta propuesta se logró desarrollar un chatbot que consiguió mejores resultados que el actual e interactuó con los usuarios de forma más natural; resultados que se midieron mediante la aplicación de una encuesta a los usuarios de prueba para evaluarlo de forma cualitativa y el cálculo de métricas para hacerlo cuantitativamente.One of the major business challenges is to interact with potential users in a comfortable and fluid manner. This project helped SOFIRI PTY LTD improve its Instant Qualification of Applicants Platform (IQAP) by implementing advanced Natural Language Processing (NLP) techniques and large-scale language models (LLMs) from leading AI companies. As a result of this implementation, a new chatbot was developed that outperformed the existing one, interacting with users in a more natural way. The chatbot's success was measured through a survey of test users for qualitative evaluation and by calculating metrics for quantitative assessment.65 PPapplication/pdfBogotáhttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43300spaUniversidad del RosarioEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la ComputaciónAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2A. Vaswani y a. et, «Attention is all you need,» de 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), Long Beach, CA, USA, 2017.D. Jurafsky y J. Martin, Speech and Language Processing, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2023.Y. Bengio, P. Simard y P. Frasconi, «Learning Long-Term Dependencies with Gradient Descent is Difficult,» IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 5, nº 2, pp. 157-166, 03 1994.T. Brown y e. al., «Language Models are Few-Shot Learners,» de Proceedings of the 34th International Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, 2020.L. Reynolds y K. McDonell, «Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm,» 2021.V. I. Levenshtein, «Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals,» Soviet Physics Doklady, vol. 10, nº 8, pp. 707-710, 1966.H. M. Rojas Escobar, «Programación Dinámica,» de Optimización no lineal y dinámica, Bogotá, Unbiblios, 2001, p. 289.R. Wagner y M. Fischer, «The String-to-String Correction Problem,» Journal of the ACM, vol. 21, nº 1, pp. 168-173, 01 01 1974.A. Fawzy, «Measuring Text Similarity Using the Levenshtein Distance,» 2020. [En línea]. Available: https://blog.paperspace.com/measuring-text-similarity-using-levenshteindistance/. [Último acceso: 18 05 2024].K. Kukich, «Techniques for Automatically Correcting Words in Text,» ACM Computing Surveys, vol. 24, nº 4, pp. 377-439, 01 12 1992.G. Navarro, «A Guided Tour to Approximate String Machine,» ACM Computing Surveys, vol. 33, nº 1, pp. 31-88, 01 03 2001.L. Tarcetti, M. Ferraro y R. Rebón, «Medium,» 29 05 2023. [En línea]. Available: https://medium.com/redbee/gpt-3-vs-gpt-4-historia-funcionamiento-y-diferencias-entreestos- modelos-de-lenguaje-ia-9fd9214dae4c. [Último acceso: 30 05 2024].Replicate, «Run AI with an API,» San Francisco, 2024.SBERT.net, «Sentence Transformer,» 2024.B. Q. Weirui Kuang, «FederatedScope-LLM - A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning,» arXiv - Cornell University, p. https://arxiv.org/abs/2309.00363, 2023.«LTD., Sofiri PTY,» Instant Qualified Applicant Platform (IQAP)., [En línea]. Available: https://sofiri.com/iq-connecting-student-to-advisors/. [Último acceso: 24 10 2023].M. H. Keivalya Pandya, «Automating Customer Service using LangChain: Building custom open-source GPT Chatbot for organizations - 3rd International Conference on “Women in Science & Technology: Creating Sustainable Career”,» Cornell University, p. https://arxiv.org/abs/2310.05421 , 2023.A. Paleyes, R. Urma y N. Lawrence, «Challenges in Deploying Machine Learning: a Survey of Case Studies,» arxiv Cornell University, p. https://arxiv.org/abs/2011.09926, 2020.S. Ozdemir, Quick Start Guide to Large Language Models - Strategies and Best Practices for using ChatGPT and Other LLMs, Addison-Wesley, 2024, p. 86.I. Goodfellow, Y. Bengio y A. Courville, «Deep learning,» Genetic Programming and Evovable Machines, vol. 19, p. 800, 29 Oct 2017.S. Bird, E. Klein y E. Loper, Natural Language Processing with Python, Sebastopol, CA: O'Reilly, 2009.H. Zhu y P. 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