Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W1545989969> ?p ?o ?g. }
- W1545989969 abstract "Esta tesis presenta diversas contribuciones en los campos de laclasificacion automatica de texto, traduccion automatica y traduccionasistida por ordenador bajo el marco estadistico.En clasificacion automatica de texto, se propone una nueva aplicacionllamada clasificacion de texto bilingue junto con una serie de modelosorientados a capturar dicha informacion bilingue. Con tal fin sepresentan dos aproximaciones a esta aplicacion; la primera de ellas sebasa en una asuncion naive que contempla la independencia entre lasdos lenguas involucradas, mientras que la segunda, mas sofisticada,considera la existencia de una correlacion entre palabras endiferentes lenguas. La primera aproximacion dio lugar al desarrollo decinco modelos basados en modelos de unigrama y modelos de n-gramassuavizados. Estos modelos fueron evaluados en tres tareas decomplejidad creciente, siendo la mas compleja de estas tareasanalizada desde el punto de vista de un sistema de ayuda a laindexacion de documentos. La segunda aproximacion se caracteriza pormodelos de traduccion capaces de capturar correlacion entre palabrasen diferentes lenguas. En nuestro caso, el modelo de traduccionelegido fue el modelo M1 junto con un modelo de unigramas. Estemodelo fue evaluado en dos de las tareas mas simples superando laaproximacion naive, que asume la independencia entre palabras endifferentes lenguas procedentes de textos bilingues.En traduccion automatica, los modelos estadisticos de traduccionbasados en palabras M1, M2 y HMM son extendidos bajo el marco de lamodelizacion mediante mixturas, con el objetivo de definir modelos detraduccion dependientes del contexto. Asimismo se extiende unalgoritmo iterativo de busqueda basado en programacion dinamica,originalmente disenado para el modelo M2, para el caso de mixturas demodelos M2. Este algoritmo de busqueda n" @default.
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