[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.

[es] Los agentes conversacionales o chatbots (abreviación de chat robot) es una rama del Procesado de Lenguaje Natural (PLN o en inglés NLP) que ha despertado gran interés hoy en día debido a la gran cantidad de aplicaciones en servicios como atención al cliente, FAQs y sistemas de asistencia personal como Siri o Cortana. Existen tres tipos: los sistemas basados en reglas, los modelos basados en recuperaci ?on y los modelos generativos. La diferencia entre ellos reside en la libertad que tienen a la hora de generar una respuesta dada una pregunta. Los modelos de chatbot utilizados comúnmente en servicios públicos son de tipo recuperación o basado en reglas dada la necesidad de garantizar respuestas correctas y de calidad a los usuarios. El problema de estos modelos es que tan solo pueden mantener conversaciones relacionadas con sus respuestas pre-escritas y, por tanto, las conversaciones pueden llegar a ser muy artificiales si un usuario se desvía del tema. Los modelos generativos, por otro lado, pueden desenvolverse mucho mejor en conversaciones abiertas, lo que los convierte en un enfoque más generalizable. Se han logrado prometedores resultados en el ámbito de los modelos generativos gracias a la aplicación de técnicas de traducción neuronal con arquitecturas encoder/decoder basadas en recurrencia. En este proyecto se implementan, comparan y analizan dos tipos de modelos generativos que constituyen el estado del arte en traducción neuronal aplicados a chatbots. Uno de los modelos está basado en recurrencia y mecanismos de atención y el otro está basado exclusivamente en atención. Adicionalmente, el modelo basado exclusivamente en recurrencia se ha utilizado como referencia para los experimentos. Los experimentos demuestran que, como sucedía en traducción, una arquitectura basada exclusivamente en mecanismos de atención obtiene mejores resultados que aquellos basados en recurrencia.