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    Dissertação
    Estudo comparativo entre modelos transformers aplicados ao desenvolvimento de chatbots
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-15) Nascimento, Ormazabal Lima do; Araújo, Daniel Sabino Amorim de; https://orcid.org/0000-0001-5572-0505; http://lattes.cnpq.br/4744754780165354; http://lattes.cnpq.br/4741685468690055; Xavier Júnior, João Carlos; http://lattes.cnpq.br/5088238300241110; Rego, Thais Gaudencio do
    Os chatbots são softwares que utilizam linguagem natural para se comunicar com seus usuários. Para a sua criação podem ser utilizados os modelos transformers, um tipo de rede neural que vêm apresentando resultados promissores em áreas de estudo como processamento de linguagem natural (NLP). A variedade de modelos existentes impõe desafios na seleção das melhores opções para o nicho de mercado em que o chatbot irá atuar. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre os modelos transformers DIET, LaBSE, BERTimbau, DistilBERT, RoBERTa, GPT, GPT-2 e XLNET aplicado ao desenvolvimento um chatbot submetido aos dados capturados nos atendimentos ao público realizados pelo Tribunal de Contas do Estado do Rio Grande do Norte (TCE/RN). O estudo considerou métricas como acurácia e precisão, além dos tempos de treinamento e de processamento de resposta. DIET foi considerado o melhor modelo por conseguir equilibrar bons resultados nas métricas de qualidade e tempo em conjunto, destacando-se no fator tempo por responder até 2,5 vezes mais rápido que os demais.
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