En pleno siglo XXI la tecnología digital y el internet ha generado satisfacción en muchos aspectos a la vida cotidiana de seres humanos, la presente investigación se enfoca al problema de cómo puede ser aprovechado adicionalmente de su condición el crecimiento de información no estructurada sobre las ofertas laborales y currículum vitae en diferentes sitios web para recomendación de ofertas laborales. Ya que esta información se encuentra escrita en lenguaje humano y por ende las computadoras no pueden interpretar la información en lenguaje natural. Los sistemas de recomendación necesitan un valor numérico sobre los gustos y disgustos de los usuarios para hacer listas de recomendación basada en colaboración o similitud de contenido. Sin embargo, en la presente investigación la información a considerar son los términos o palabras relevantes que describen al candidato, expe...

En pleno siglo XXI la tecnología digital y el internet ha generado satisfacción en muchos aspectos a la vida cotidiana de seres humanos, la presente investigación se enfoca al problema de cómo puede ser aprovechado adicionalmente de su condición el crecimiento de información no estructurada sobre las ofertas laborales y currículum vitae en diferentes sitios web para recomendación de ofertas laborales. Ya que esta información se encuentra escrita en lenguaje humano y por ende las computadoras no pueden interpretar la información en lenguaje natural. Los sistemas de recomendación necesitan un valor numérico sobre los gustos y disgustos de los usuarios para hacer listas de recomendación basada en colaboración o similitud de contenido. Sin embargo, en la presente investigación la información a considerar son los términos o palabras relevantes que describen al candidato, expe...

Esta tesis presenta el desarrollo y la evaluación de modelos de traducción automática neuronal para la traducción del español a la lengua aimara, utilizando dos arquitecturas clave: Seq2Seq con atención y Transformers. El objetivo principal es explorar la aplicabilidad de estos modelos avanzados en lenguas de bajo recurso, como el aimara, donde la disponibilidad de corpus paralelos es limitada. A través de la implementación y análisis de estas arquitecturas, se busca mejorar la calidad de las traducciones y promover el acceso de las comunidades nativas a información y servicios digitales en su lengua materna. El modelo Seq2Seq con atención permite al decodificador enfocarse dinámicamente en diferentes partes de la secuencia de entrada, mejorando la alineación entre las palabras de los idiomas de origen y destino. Por otro lado, el modelo Transformer, que elimina la recurrenc...