Chatbot basado en una versión ligera del modelo BERT para resolver inquietudes relacionadas con matrículas y homologaciones en la Universidad Nacional de Loja - Leonardo Paredes; Roberth Figueroa-Diaz (Cedamaz, 2022)
En este artículo se presenta el desarrollo de un chatbot utilizando como red neuronal una versión ligera del modelo BERT denominado DistilBERT, que ayude a estudiantes o profesionales a solventar inquietudes con respecto a matrículas y homologaciones para los estudios de cuarto nivel o posgrados en la Universidad Nacional de Loja (UNL). En este contexto, el proyecto se dividió en dos etapas: en la primera, se hizo una búsqueda bibliográfica en artículos científicos sobre las tecnologías y herramientas compatibles para realizar el ajuste del modelo BERT mediante un entrenamiento en la tarea de preguntas y respuestas; en la segunda etapa, se llevó a cabo el desarrollo del chatbot siguiendo la metodología de Programación Extrema (XP) dividida en cuatro fases: planeación, diseño, codificación y pruebas. En la fase de planeación, se llevó a cabo el entrenamiento del modelo, requisito necesario para la implementación del chatbot. En esta fase se especificaron los parámetros para el entrenamiento modelo y la descripción de forma general del funcionamiento del agente conversacional mediante historias de usuario. En la segunda fase se diseñó la arquitectura, en la que se muestran todos los elementos que formaron parte del chatbot. En la tercera fase se llevó a cabo la programación utilizando los lenguajes de programación Python, JavaScript, Css, Html y el microframework Flask. Finalmente, en la última fase se ejecutaron pruebas de rendimiento, carga y estrés para ver el comportamiento del chatbot al ser sometido a una carga considerable de peticiones.