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Aprendizaje de transductores estocásticos de estados finitos y su aplicación en traducción automáticaGonzález Mollá, Jorge 22 October 2009 (has links)
Traducción automática es un área de lingüística computacional que investiga
el uso de software para traducir texto o voz en lenguaje natural hacia
su representación en un idioma destino, también mediante lenguaje natural.
En las últimas décadas ha habido un fuerte impulso sobre la utilización de
técnicas estadísticas para el desarrollo de sistemas de traducción automática.
Para la aplicación de estos métodos sobre un par de lenguas en concreto, se
requiere la disponibilidad de un corpus paralelo para dicho par de idiomas.
El atractivo de estas técnicas radica en que el desarrollo de un sistema se realiza
sin necesidad de trabajo experto por parte de especialistas en lingüística.
Los modelos de estados finitos llevan bastante tiempo empleándose con
éxito en múltiples y variadas disciplinas dentro de la investigación científica
aplicada al lenguaje natural, incluyendo su uso en traducción automática.
Los modelos de estados finitos presentan una serie de ventajas con respecto
a otros modelos estadísticos, como su sencilla integración en entornos de
reconocimiento de voz, su aplicación en sistemas de traducción asistida, o su
capacidad para procesar la información sin necesidad de que esté completa,
por medio de una arquitectura basada en las populares cadenas de montaje.
El objetivo de la investigación consiste en el estudio y la explotación de
las técnicas de traducción automática basadas en modelos de estados finitos.
El trabajo presentado en esta tesis es un análisis detallado de la metodología
GIATI para el aprendizaje de transductores estocásticos de estados finitos
para su aplicación eficaz y eficiente como modelos en traducción automática,
permitiendo su uso sobre tareas de traducción con un gran volumen de datos. / González Mollá, J. (2009). Aprendizaje de transductores estocásticos de estados finitos y su aplicación en traducción automática [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6289 / Palancia
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