[ca] Els agents conversacionals o chatbots (abreviació de chat robot) és una branca del Processat de Llenguatge Natural (PLN o en anglès NLP) que ha despertat gran interès avui en dia degut a la gran quantitat d'aplicacions en serveis com atenció al client, FAQs i sistemes d'assistència personal com Siri o Cortana. Hi ha de tres tipus: els sistemes basats en regles, els models basats en recuperació i els models generatius. La diferència entre ells resideix en la llibertat que tenen a l´hora de generar una resposta donada una pregunta. Els models de chatbots utilizats comunament en serveis públics són de tipus recuperació o basats en regles a causa de la necessitat de garantir respostes correctes i de qualitat als usuaris. El problema d'aquests models és que tan sols poden mantenir converses relacionades amb les seves respostes escrites prèviament i, aleshores, les converses poden ser molt artificials si un usuari es desvia del tema. Els models generatius, per altra banda, poden desenvolupar-se molt millor en converses obertes, el que els converteix en un enfocament més generalitzable. S'han aconseguit prometedors resultats en l'àmbit dels models generatius gràcies a l'aplicació de tècniques de traducció neuronal amb arquitectures encoder/decoder basades en recurrència. En aquest projecte s'implementa, es compara i s'analitza dos tipus de models generatius que constitueixen l'estat de la qüestió en traducció neuronal aplicats a chatbots. Un dels models es basa en recurrència i mecanismes d'atenció i l'altre es basa exclusivament en atenció. Addicionalment, el model basat exclusivament en recurrència s'ha utilizat com a referència per als experiments. Els experiments demostren que, com succeïa en traducció, una arquitectura basada exclusivament en mecanismes d'atenció obté millors resultats que aquells basats en recurrència.

[en] Conversational agents or chatbots (short for chat robot) are a branch of Natural Language Processing (NLP) that has arisen a lot of interest nowadays due to the extent number of applications in company services such as customer support or automatized FAQS and personal asistent services, for instance Siri or Cortana. There are three types: rule-based models, retrieval-based models and generative-based models. The difference between them is the freedom they have at the time of generating an answer given a question. The chatbot models usually used in public services are rule-based or retrieval-based given the need to guarantee quality and adecuate answers to users. But these models can handle only conversations aligned with their previous written answers and, therefore, conversations can sometimes sound artificial if it goes out of the topic. Generative-based models can handle better an open conversation which makes them a more generalizable approach. Promising results have been achieved in generative-based models by applying neural machine translation techniques with the recurrent encoder/decoder architecture. In this project is implemented, compared and analyzed two generative models that constitute the state of the art in neural machine translation applied to chatbots. One model is based on recurrence with attention and the other is based exclusively in attention. Additionally, the model based exclusively on recurrence has been used as a reference. Experiments show that, as in translation, an architecture based only in attention mechanisms obtains better results than the recurrence based models.