Agente de gestión probabilística de contextos (AGPC)

De La Fuente, Gonzalo Uriel. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: De La Fuente, Gonzalo Uriel
Otros Autores: Vilallonga, Gabriel
Formato: Trabajo Final de Grado Aceptado bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2026
Materias:
gestión probabilística
Grafo Contextual Probabilístico
Procesamiento de Lenguaje Natural
Modelos de Lenguaje de Gran Escala
Acceso en línea:https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/1376
Aporte de:
RIAA - Repositorio Institucional de Acceso Abierto (FTyCA-UNCA) de Universidad Nacional de Catamarca
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spelling I80-R217-123456789-13762026-03-11T12:13:58Z Agente de gestión probabilística de contextos (AGPC) De La Fuente, Gonzalo Uriel Vilallonga, Gabriel gestión probabilística Grafo Contextual Probabilístico Procesamiento de Lenguaje Natural Modelos de Lenguaje de Gran Escala De La Fuente, Gonzalo Uriel. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas. Catamarca; Argentina. En este trabajo se propone el diseño y desarrollo de un Agente de Gestión Probabilística de Contextos (AGPC), un sistema inteligente orientado a la administración avanzada de información, utilizando un Grafo Contextual Probabilístico (GCP) como núcleo arquitectónico. A diferencia de los enfoques lineales y de memoria estática presentes en la mayoría de asistentes actuales, el AGPC desarrollado implementa un modelo no lineal, difuso y reutilizable de contexto, capaz de establecer y ponderar relaciones probabilísticas entre fragmentos de información o contextos atómicos distribuidos en el tiempo y el espacio. El sistema combina técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), bases vectoriales y bases de datos de grafos, permitiendo la recuperación semántica directa e indirecta de información relevante. El diseño propuesto busca garantizar la adaptabilidad a múltiples dominios (auditorías financieras, educación personalizada, entornos legales, médicos, entre otros), así como la escalabilidad para flujos de información en tiempo real. Si bien la arquitectura propuesta es conceptualmente generalizable a diversos contextos, para efectos de este trabajo final se selecciona el dominio legal como caso de aplicación principal. Este dominio permite validar empíricamente el funcionamiento del prototipo y establecer un alcance definido y acotado dentro del marco de la investigación, dado que su complejidad documental, temporal y contextual ofrece un entorno idóneo para evaluar la efectividad del modelo propuesto. El objetivo final de este trabajo es demostrar que un enfoque probabilístico y auditable de la gestión contextual no solo mejora la coherencia y trazabilidad de las respuestas de un agente inteligente, sino que también amplía su capacidad de transferencia de conocimiento entre distintos dominios. 2026-03-11T12:13:56Z 2026-03-11T12:13:56Z 2025-12 Trabajo Final de Grado Aceptado bachelorThesis https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/1376 spa Acceso Abierto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es application/pdf ARG Ingeniería en Informática
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