Traducción automática neuronal para lengua nativa peruana
La traducción automática (MT) es un subcampo de lingüística compu-tacional que se enfoca en traducir un texto de un idioma a otro. Con el creciente auge del aprendizaje profundo, la Traducción Automática Neuronal (NMT) ha conducido a mejoras notables frente a las técnicas convencionales de Traducció...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
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| description | La traducción automática (MT) es un subcampo de lingüística compu-tacional que se enfoca en traducir un texto de un idioma a otro. Con el creciente auge del aprendizaje profundo, la Traducción Automática Neuronal (NMT) ha conducido a mejoras notables frente a las técnicas convencionales de Traducción Automática Estadística (SMT) y basadas en reglas. En este presente artículo se aplicó técnicas de Traducción Automática Neuronal para crear un modelo de Tra-ducción Automática Neuronal para la traducción entre el idioma español a que-chua Chanka. Con respecto a la arquitectura del modelo, se usó la arquitectura basados en mecanismos de atención denominada Transformers. Además, este tra-bajo proporciona nuevos recursos que comprenden un nuevo corpus con 119, 000 traducciones paralelas. En cuanto a los resultados experimentales indican en tér-minos de Bi-Lingual Evaluation Understudy (BLEU) un puntaje de 39,5. |
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| spelling | Traducción automática neuronal para lengua nativa peruana Huarcaya Taquiri, Diego Bustamante Romero, Jose Soria Quijaite, Juan Jesus Traducción automática Redes neuronales Lengua nativa peruana La traducción automática (MT) es un subcampo de lingüística compu-tacional que se enfoca en traducir un texto de un idioma a otro. Con el creciente auge del aprendizaje profundo, la Traducción Automática Neuronal (NMT) ha conducido a mejoras notables frente a las técnicas convencionales de Traducción Automática Estadística (SMT) y basadas en reglas. En este presente artículo se aplicó técnicas de Traducción Automática Neuronal para crear un modelo de Tra-ducción Automática Neuronal para la traducción entre el idioma español a que-chua Chanka. Con respecto a la arquitectura del modelo, se usó la arquitectura basados en mecanismos de atención denominada Transformers. Además, este tra-bajo proporciona nuevos recursos que comprenden un nuevo corpus con 119, 000 traducciones paralelas. En cuanto a los resultados experimentales indican en tér-minos de Bi-Lingual Evaluation Understudy (BLEU) un puntaje de 39,5. 2020-10-09 2021-01-15T14:00:51Z 2021-01-15T14:00:51Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/4143 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/4143 2026-11-10T22:57:48Z |
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