Implementación de un sistema de diálogo automático como asistente en el proceso administrativo del examen de traductor e intérprete oficial de la Universidad de Antioquia (2020)
RESUMEN: Los modelos, técnicas y herramientas tecnológicas con las que se cuentan en la actualidad han marcado el avance proporcionando grandes oportunidades de cambio en diferentes campos de la industria. Para el caso del presente trabajo, se propuso aprovechar estas tecnologías emergentes para el desarrollo de un sistema de diálogo que permitiera suplir la necesidad de dar respuesta de manera ágil y oportuna a las inquietudes de los interesados en realizar el examen de traductor e intérprete oficial de la Universidad de Antioquia. La problemática fué identificada dado que las preguntas concernientes a este examen son realizadas telefónicamente o enviadas por correo electrónico y la respuesta no se dá de manera inmediata, además, se debe responder constantemente a las mismas preguntas. De esta manera, en la búsqueda de una solución a esta problemática, se encontró que esta tarea podía ser realizada por un agente virtual como sistema de interacción hombre - máquina. En el desarrollo de esta solución, después de validar con diferentes modelos de representación, métodos y algoritmos de recuperación de información, se obtuvo, usando machine learning, más concretamente con el modelo de Regresión Logística, la representación Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) y Django como el framework para el desarrollo de una aplicación web, la mejor opción para dar solución a esta necesidad, creando un sistema de diálogo con un porcentaje de acierto del 88% en las respuestas.