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Estrategias de aprendizaje online de los pesos del modelo log-lineal en traducción automática interactiva

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Estrategias de aprendizaje online de los pesos del modelo log-lineal en traducción automática interactiva

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dc.contributor.advisor Casacuberta Nolla, Francisco es_ES
dc.contributor.advisor Sanchis Trilles, Germán es_ES
dc.contributor.author Chinea Ríos, Mara es_ES
dc.date.accessioned 2014-03-14T08:07:22Z
dc.date.available 2014-03-14T08:07:22Z
dc.date.created 2013-09-27
dc.date.issued 2014-03-14
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/36495
dc.description.abstract [ES] La intervención de los traductores humanos en un escenario de post-edición para corregir las traducciones obtenidas a partir de los sistemas de traducción automática es aún muy necesaria para lograr la calidad deseada. El paradigma de la traducción automática interactiva (Interactive Machine Translation, IMT), es capaz de reducir el esfuerzo y tiempo que el traductor humano tiene que invertir en el proceso de corrección. En este trabajo final de máster se plantea la utilización del paradigma de traducción automática interactiva, combinado con una aproximación que adecua los pesos del modelo log-lineal a cada una de las traducciones mediante diferentes algoritmos de aprendizaje online. Nuestro objetivo es que el sistema aprenda de los errores corregidos, favoreciendo la corrección de las próximas traducciones. Para lograr lo anteriormente planteado se emplearon diferentes algoritmos de aprendizaje online: Discriminative Ridge Regression, Perceptron-Like y Passive Agressive, empleados estos en postedición con resultados positivos. Para poder utilizar estos algoritmos dentro del escenario IMT fue necesaria una nueva formulación de cada uno de los algoritmos. Con estas nuevas formulaciones, en este trabajo final de máster, se obtienen resultados diversos, dando la posibilidad de emplearse en nuevos planteamientos para lograr la calidad de las traducciones deseada y así disminuir el esfuerzo del traductor humano. es_ES
dc.description.abstract [EN] In a post-edit scenario, the translations obtained by machine translator systems need to have been corrected by a human translator to obtain the desire quality. Interactive Machine Tranlator (IMT) paradigm is able to reduce the effort and the time that human translators have to invert in the correction process. In this thesis, we propose to adapt the weights of the log-linear model in interactive machine translator. For adapting the weights of the log-linear model, we have utilizes different online learning algorithms. The main goal is that the system learns from the errors corrected. We propose to use three different online learning algorithms: Discriminative Ridge Regression, Passive Agressive and Percetron-Like. These algorithms has been used in post-edit scenario with good results. These algorithms needed a new formulation in IMT sceneario. With these new formulations, we have obtained different results. These resuts give the posibility to use the new formulations to archieve the quality deseared and reduce efforts of the human translator in new problems. es_ES
dc.format.extent 69 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Traducción automática estadística es_ES
dc.subject Traducción automática interactiva es_ES
dc.subject Adaptación online es_ES
dc.subject Traducción asistida por ordenador es_ES
dc.subject Grafos de palabras es_ES
dc.subject Statistical machine translation es_ES
dc.subject Computer-Assisted translation es_ES
dc.subject Interactive machine translation es_ES
dc.subject Log-lineal models es_ES
dc.subject Word graph es_ES
dc.subject Online adaptation es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·Ligència Artificial: Reconeixement de Formes i Imatge Digital es_ES
dc.title Estrategias de aprendizaje online de los pesos del modelo log-lineal en traducción automática interactiva es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Servicio de Alumnado - Servei d'Alumnat es_ES
dc.description.bibliographicCitation Chinea Ríos, M. (2013). Estrategias de aprendizaje online de los pesos del modelo log-lineal en traducción automática interactiva. http://hdl.handle.net/10251/36495 es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


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