Resumen de textos y generación de contenido con IA (NLG)

Introducción a la NLG para resumen de textos y generación de contenido

• Visión general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
• Diferencias clave entre NLG y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
• Casos de uso de NLG en la generación de contenidos

Técnicas de resumen de textos en NLG

• Métodos de resumen extractivo utilizando NLG
• Resumen abstractivo con modelos NLG
• Métricas de evaluación para el resumen basado en NLG

Generación de contenidos con NLG

• Visión general de los modelos generativos de NLG: GPT, T5 y BART
• Entrenamiento de modelos NLG para la generación de texto
• Generación de textos coherentes y conscientes del contexto con NLG

Ajuste fino (Fine-tuning) de modelos NLG para aplicaciones específicas

• Ajuste fino de modelos NLG como GPT para tareas específicas de un dominio
• Aprendizaje por transferencia en NLG
• Manejo de conjuntos de datos grandes para entrenar modelos NLG

Herramientas y marcos de trabajo para NLG

• Introducción a las bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
• Práctica con Hugging Face Transformers y la API de OpenAI
• Creación de flujos de trabajo (pipelines) NLG para la generación de contenidos

Consideraciones éticas en NLG

• Sesgo en el contenido generado por IA
• Mitigación de resultados dañinos o inapropiados generados por NLG
• Implicaciones éticas del uso de NLG en la creación de contenidos

Tendencias futuras en NLG

• Avances recientes en modelos NLG
• Impacto de los transformadores (transformers) en la NLG
• Oportunidades futuras en NLG y creación automatizada de contenidos

Resumen y próximos pasos