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Aplicación de redes neuronales profundas en traducción automática para recursos educativos abiertos

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Aplicación de redes neuronales profundas en traducción automática para recursos educativos abiertos

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dc.contributor.advisor Civera Saiz, Jorge es_ES
dc.contributor.advisor Juan Císcar, Alfonso es_ES
dc.contributor.advisor Martínez Villaronga, Adrià Agustí es_ES
dc.contributor.author Baquero Arnal, Pau es_ES
dc.date.accessioned 2017-12-21T10:50:36Z
dc.date.available 2017-12-21T10:50:36Z
dc.date.created 2017-12-14
dc.date.issued 2017-12-21 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/93250
dc.description.abstract La Educación Abierta se ha convertido en una aproximación revolucionaria para el futuro de la educación permitiendo el acceso mundial a un gran volumen de Recursos Educativos Abiertos (REA). Un ejemplo emblemático de REA son los cursos "OpenCourseWare" (OCW) producidos por universidades y publicados gratuitamente en internet. Aunque los cursos OCW han tenido un gran impacto en la Educación Abierta, los llamados cursos online masivos y abiertos (MOOCs) están aumentando todavía más este impacto. A diferencia de los cursos OCW, los MOOCs ofrecen los contenidos de manera más estructurada, habilitan foros de discusión y ofrecen certificados académicos. En España, muchas instituciones relacionadas con la Educación han incrementado su producción de REA y comparten, o incluso han fundado, iniciativas relacionadas con los MOOCs como es el caso de Miríada X, UNED COMA, UniMOOC y UPV[X]. El rápido crecimiento de los REA y MOOCs no ha pasado desapercibido a gobiernos y organizaciones internacionales relacionadas con la Educación como lo demuestra la Declaración de París sobre REA de 2012 adoptada en el World OER Congress celebrado en la UNESCO. La Declaración mostró la importancia de los REA para el acceso universal a la Educación y enumeró 10 recomendaciones a los estados relacionados con la colaboración internacional y la accesibilidad. Siguiendo la Declaración de París, la Comisión Europea lanzó la agenda "Opening up Education" en Septiembre de 2013 con el fin de estimular la alta calidad y la innovación en el aprendizaje y la enseñanza mediante nuevas tecnologías y contenidos digitales. En ella se reconoce una falta de contenidos educativos de calidad en múltiples lenguas. Aunque existe una clara necesidad de servicios multilingües en la Educación Abierta, los proveedores de REA y, particularmente los MOOCs, no ofrecen comunicación multilingüe y muy ocasionalmente contenidos multilingües. Basado en la evidencia anterior, el TFM propuesto pretende contribuir al fomento de la Educación Abierta mediante acceso multilingüe a los REA y permitiendo la comunicación multilingüe en las plataformas MOOC. Conviene destacar que este proyecto se enmarca, tanto en objetivos como en metodología, en los siguientes proyectos del grupo MLLP: ¿ MORE: Multilingual Open Resources for Education Periodo: 1/1/2016 ¿ 31/12/2018 Proyecto de investigación financiado por el MINECO (TIN2015-68326-R) Investigadores responsables: Albert Sanchis y Alfons Juan ¿ X5gon: Cross Modal, Cross Cultural, Cross Lingual, Cross Domain, and Cross Site Global OER Network Periodo: 1/9/2017 ¿ 31/8/2020 Proyecto de investigación financiado por la CE (H2020-ICT-2016-2) Investigador responsable: Alfons Juan Más concretamente, el TFM propuesto se centrará en: ¿ La mejora de los modelos de lenguaje y traducción, mediante redes profundas y adaptación al dominio, en tareas de traducción relevantes en casos de estudio actuales del MLLP (poliMedia, VideoLectures, UC3M, etc.) ¿ Integración de resultados en casos de estudio del MLLP y, en particular, en el repositorio poliMedia de la UPV. es_ES
dc.language Catalán es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Recursos educativos abiertos es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Traducción automática es_ES
dc.subject Modelado del lenguaje 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 Aplicación de redes neuronales profundas en traducción automática para recursos educativos abiertos es_ES
dc.title.alternative Aplicació de xarxes neuronals profundes en traducció automàtica per a recursos educatius oberts es_ES
dc.type Tesis de máster 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 Baquero Arnal, P. (2017). Aplicación de redes neuronales profundas en traducción automática para recursos educativos abiertos. http://hdl.handle.net/10251/93250 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\69497 es_ES


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