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dc.contributor.advisorUrrelo Huiman, Luis Vladimir
dc.contributor.authorCabanillas López, Juan Manuel
dc.creatorCabanillas López, Juan Manuel
dc.date.accessioned2021-08-12T19:02:20Z
dc.date.available2021-08-12T19:02:20Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/7897
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.es_PE
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.en_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.relation.ispartofseriesM_INGE_133
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPAOes_PE
dc.subjectInteligencia Artificiales_PE
dc.subjectSistema Conversacionales_PE
dc.titleSistema conversacional basado en rasa para generar resultados de indicadores logísticos, en la empresa comercializadora AMSEQ S.Aes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Escuela de Postgradoes_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistemas con Mención en Sistemas de Informaciónes_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingenieríaes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1523-2640es_PE
renati.author.dni71484498
renati.advisor.dni40010219
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_PE
renati.discipline612997es_PE
renati.jurorCalderón Sedano, José Antonio
renati.jurorTrujillo Silva, Marco Tulio
renati.jurorJara Arenas, Jorge Antonio
dc.publisher.countryPEes_PE


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