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Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation

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dc.contributor.advisor Juan Císcar, Alfonso es_ES
dc.contributor.advisor Casacuberta Nolla, Francisco es_ES
dc.contributor.author Andrés Ferrer, Jesús es_ES
dc.date.accessioned 2010-02-11T12:22:36Z
dc.date.available 2010-02-11T12:22:36Z
dc.date.created 2010-02-05T09:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2010-02-11T12:22:34Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/7109
dc.description.abstract Esta tesis reune algunas contribuciones al reconocimiento de formas estadístico y, más especícamente, a varias tareas del procesamiento del lenguaje natural. Varias técnicas estadísticas bien conocidas se revisan en esta tesis, a saber: estimación paramétrica, diseño de la función de pérdida y modelado estadístico. Estas técnicas se aplican a varias tareas del procesamiento del lenguajes natural tales como clasicación de documentos, modelado del lenguaje natural y traducción automática estadística. En relación con la estimación paramétrica, abordamos el problema del suavizado proponiendo una nueva técnica de estimación por máxima verosimilitud con dominio restringido (CDMLEa ). La técnica CDMLE evita la necesidad de la etapa de suavizado que propicia la pérdida de las propiedades del estimador máximo verosímil. Esta técnica se aplica a clasicación de documentos mediante el clasificador Naive Bayes. Más tarde, la técnica CDMLE se extiende a la estimación por máxima verosimilitud por leaving-one-out aplicandola al suavizado de modelos de lenguaje. Los resultados obtenidos en varias tareas de modelado del lenguaje natural, muestran una mejora en términos de perplejidad. En a la función de pérdida, se estudia cuidadosamente el diseño de funciones de pérdida diferentes a la 0-1. El estudio se centra en aquellas funciones de pérdida que reteniendo una complejidad de decodificación similar a la función 0-1, proporcionan una mayor flexibilidad. Analizamos y presentamos varias funciones de pérdida en varias tareas de traducción automática y con varios modelos de traducción. También, analizamos algunas reglas de traducción que destacan por causas prácticas tales como la regla de traducción directa; y, así mismo, profundizamos en la comprensión de los modelos log-lineares, que son de hecho, casos particulares de funciones de pérdida. Finalmente, se proponen varios modelos de traducción monótonos basados en técnicas de modelado estadístico . es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Karush-kuhn-tucker es_ES
dc.subject Natural language processing es_ES
dc.subject Statistical pattern recognition es_ES
dc.subject Hidden semi-markov models es_ES
dc.subject Finite state transducers es_ES
dc.subject Statistial machine translation es_ES
dc.subject Log-linear models es_ES
dc.subject Maximum likelihood estimation es_ES
dc.subject Hidden markov models es_ES
dc.subject Reconocimiento de formas es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.title Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/7109 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 Andrés Ferrer, J. (2010). Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7109 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3203 es_ES


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