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Agente Conversacional para Servicio al Cliente en Redes Sociales [Not available in English]

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La atencion al cliente es un tema importante para las empresas y cada vez los usuarios son mas exigentes con el tiempo de respuesta, la cantidad de interacciones, el tiempo de resolucion y la calidad de las respuestas dadas. Para brindar dicha atencion, las empresas utilizan los agentes conversacionales o chatbots porque proporcionan atencion las 24 horas, soluciones instantaneas a preguntas simples, pueden mejorar el servicio al cliente y reducir los costos de facturacion. El chatbot es un programa que genera una respuesta a partir de una entrada para simular conversaciones humanas y se construyen con tecnicas de Inteligencia Artificial. Sin embargo, poseen limitaciones debido a que carecen de flexibilidad para desarrollar dialogos reales porque enfrentan dificultades para comprender el estilo de escritura y el vocabulario de los usuarios. En este trabajo, se presenta una arquitectura combinando los modelos de conversacion basados en recuperacion y en generacion para obtener respuestas adecuadas para los usuarios. Para validar la propuesta, se realizaron experimentos con tres variaciones de la arquitectura comparando distintos algoritmos de aprendizaje profundo. Los resultados obtenidos muestran la viabilidad del enfoque propuesto, y los hiper-parametros indicados para reducir la complejidad de la arquitectura y acelerar los tiempos de entrenamiento.