Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12759/7897
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dc.contributor.advisorUrrelo Huiman, Luis Vladimirspa
dc.contributor.authorCabanillas López, Juan Manuelspa
dc.creatorCabanillas López, Juan Manuelspa
dc.date.accessioned2021-08-12T19:02:20Z-
dc.date.available2021-08-12T19:02:20Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/7897eng
dc.description.abstractEl objetivo de la presente investigación es desarrollar un sistema conversacional basado en RASA, para reducir significativamente el tiempo al generar resultados de indicadores logísticos en la empresa comercializadora AMSEQ S.A. Por lo que se realizó una observación y medición del tiempo invertido al generar resultados de indicadores logísticos y una post prueba del mismo grupo, utilizando el sistema conversacional basado en RASA. Obteniendo como resultados de indicadores logísticos de manera manual, tarda de 30 a 60 minutos dependiendo del KPI, mientras que el uso de un sistema conversacional basado en RASA Open Source con 15 Intents y 23 Slots con más de 400 ejemplos y con un margen de acierto mayor al 90%, reduce significativamente el tiempo a 1 a 3 minutos dependiendo del KPI. Por ende, se puede concluir que el uso de un sistema conversacional basado en RASA reduce significativamente el tiempo al momento de generar resultados de indicadores logísticos.spa
dc.description.abstractThe objective of the present investigation to develop a conversational system based on RASA, it will significantly reduce the time to generate results of logistics indicators in the trading company AMSEQ S.A. for what was done an observation and time measurement of the time invested was performed when generating results of logistical indicators and a post-test of the same group, using the conversational system based on RASA. The results obtained from the logistic indicator results manually takes 30 to 60 minutes depending on the KPI, while using a conversational system based on RASA Open Source with 15 Intents and 23 Slots with more than 400 examples and with a margin of success greater than 90% , significantly reduces the time to 1 to 3 minutes depending on the KPI. Therefore, it can be concluded that the use of a conversational system based on RASA, significantly reduces the time when generating logistic indicator results.eng
dc.description.uriTesisspa
dc.formatapplication/pdfeng
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orregospa
dc.relation.ispartofseriesM_INGE_133-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/eng
dc.sourceUniversidad Privada Antenor Orregospa
dc.sourceRepositorio institucional - UPAOspa
dc.subjectInteligencia Artificialspa
dc.subjectSistema Conversacionalspa
dc.titleSistema conversacional basado en rasa para generar resultados de indicadores logísticos, en la empresa comercializadora AMSEQ S.Aspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Escuela de Postgradospa
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería con Mención en Sistemas de Informaciónspa
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingenieríaspa
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04eng
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1523-2640eng
renati.author.dni71484498-
renati.advisor.dni40010219-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesiseng
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroeng
renati.discipline612997-
renati.jurorCalderón Sedano, José Antoniospa
renati.jurorTrujillo Silva, Marco Tuliospa
renati.jurorJara Arenas, Jorge Antoniospa
dc.publisher.countryPEspa
Aparece en las colecciones: Sistemas de Información

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