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dc.contributor.advisorTorres Barañano, María Inés ORCID
dc.contributor.authorVázquez Risco, Alain
dc.date.accessioned2019-10-10T14:16:50Z
dc.date.available2019-10-10T14:16:50Z
dc.date.issued2019-09-30
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/35663
dc.description.abstractEl trabajo de fin de máster que se presenta a lo largo del siguiente texto se enmarca dentro del proyecto EMPATHIC * , uno de los proyectos financiados por la Unión Europea dentro de lo que se conoce como Horizonte 2020 **. La idea detrás de la financiación de estos proyectos en palabras de sus propios creadores es “apoyar las estrategias europeas en materia de Investigación, Desarrollo e Innovación Tecnológica, contribuyendo directamente a abordar los principales retos de la sociedad, así como la creación y mantenimiento de un liderazgo industrial europeo, y el refuerzo de la excelencia de la base científica”. En este caso, se trata de un proyecto multidisciplinar en el que colaboran 10 instituciones de 6 países diferentes. En este sentido, el EMPATHIC VC es un sistema remoto basado en tecnologías no intrusivas con capacidad para extraer marcadores fisiológicos de estados emocionales en tiempo real dando una capacidad empática al VC. Las otras dos características asociadas a la tecnología usada son la preservación de la privacidad y la expresividad del coach. La idea es obtener modelos de interacción entre coach y usuario adaptables a cada uno de ellos pero manteniendo ciertas pautas de lo que sería una interacción real con un coach profesional. El EMPATHIC-VC es un Sistema de Diálogo Hablado (Spoken Dialog System, SDS) ya que se trata de un sistema que cumple la característica de proporcionar una interfaz al servicio a través del diálogo hablado, entendiendo diálogo hablado como una interacción maquina-humano de más de un turno con uso del lenguaje natural mediante voz. Dichos sistemas presentan una arquitectura (figura 1.1) que implica a varios módulos con distintas funciones: reconocer lo que ha dicho el usuario, extraer la información relevante de lo dicho, decidir una respuesta adecuada, generar el texto asociada a ella y sintetizar la voz que proporcione la respuesta al usuario. Para captar tanto las entradas del usuario como para poder generar las salidas con formato audiovisual se aprovechan las funcionalidades de los ordenadores, móviles o tablets donde se tiene intención integrar el sistema desarrollado en EMPATHIC. De todos los módulos explicados en el anterior párrafo, este trabajo va a versar sobre el módulo encargado de generar el texto de respuesta del sistema. Dicho componente se denomina Genera- dor de Lenguaje Natural (Natural Lenguage Generator, NLG).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectNatural Lenguage Generator (NLG)es_ES
dc.subjectgestor de diálogoes_ES
dc.subjectsíntesis a la voz del textoes_ES
dc.titleEMPATHIC-NLG: un generador de lenguaje natural adaptado al coachinges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.holderAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Españaes_ES


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