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Aportaciones al modelado conexionista de lenguaje y su aplicación al reconocimiento de secuencias y traducción automática

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Aportaciones al modelado conexionista de lenguaje y su aplicación al reconocimiento de secuencias y traducción automática

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dc.contributor.advisor Castro Bleda, María José es_ES
dc.contributor.author ZAMORA MARTÍNEZ, FRANCISCO JULIÁN es_ES
dc.date.accessioned 2012-12-07T07:24:52Z
dc.date.available 2012-12-07T07:24:52Z
dc.date.created 2012-11-30T09:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2012-12-07T07:24:45Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/18066
dc.description.abstract El procesamiento del lenguaje natural es un área de aplicación de la inteligencia artificial, en particular, del reconocimiento de formas que estudia, entre otras cosas, incorporar información sintáctica (modelo de lenguaje) sobre cómo deben juntarse las palabras de una determinada lengua, para así permitir a los sistemas de reconocimiento/traducción decidir cual es la mejor hipótesis �con sentido común�. Es un área muy amplia, y este trabajo se centra únicamente en la parte relacionada con el modelado de lenguaje y su aplicación a diversas tareas: reconocimiento de secuencias mediante modelos ocultos de Markov y traducción automática estadística. Concretamente, esta tesis tiene su foco central en los denominados modelos conexionistas de lenguaje, esto es, modelos de lenguaje basados en redes neuronales. Los buenos resultados de estos modelos en diversas áreas del procesamiento del lenguaje natural han motivado el desarrollo de este estudio. Debido a determinados problemas computacionales que adolecen los modelos conexionistas de lenguaje, los sistemas que aparecen en la literatura se construyen en dos etapas totalmente desacopladas. En la primera fase se encuentra, a través de un modelo de lenguaje estándar, un conjunto de hipótesis factibles, asumiendo que dicho conjunto es representativo del espacio de búsqueda en el cual se encuentra la mejor hipótesis. En segundo lugar, sobre dicho conjunto, se aplica el modelo conexionista de lenguaje y se extrae la hipótesis con mejor puntuación. A este procedimiento se le denomina �rescoring�. Este escenario motiva los objetivos principales de esta tesis: � Proponer alguna técnica que pueda reducir drásticamente dicho coste computacional degradando lo mínimo posible la calidad de la solución encontrada. � Estudiar el efecto que tiene la integración de los modelos conexionistas de lenguaje en el proceso de búsqueda de las tareas propuestas. � Proponer algunas modificaciones del modelo original que permitan mejorar su calidad es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet es_ES
dc.subject Artificial neural networks es_ES
dc.subject Language modeling es_ES
dc.subject Decoding es_ES
dc.subject Neural network language models es_ES
dc.subject Handwritten text recognition es_ES
dc.subject Spoken language understanding es_ES
dc.subject Automatic speech recognition es_ES
dc.subject Statistical machine translation es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.title Aportaciones al modelado conexionista de lenguaje y su aplicación al reconocimiento de secuencias y traducción automática
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/18066 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Zamora Martínez, FJ. (2012). Aportaciones al modelado conexionista de lenguaje y su aplicación al reconocimiento de secuencias y traducción automática [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/18066. es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3980 es_ES


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