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Romper la oferta y la demanda
Get PDF[Informe del diálogo Interamericano, publicado por el Aspen Institute and University Press of America, Inc.] Perspectivas de los Estados Unidos -- Perspectivas latinoamericanas -- Dirigir la demanda -- La oferta -- Agenda de acció
Políticas docentes en América Latina : reporte del Seminario Regional
Get PDFEl 28 y 29 de junio de 2018, más de cincuenta expertos en educación se reunieron en San Salvador, El Salvador para discutir el estado actual de las políticas docentes en América Latina. El evento, organizado por el Diálogo Interamericano en colaboración con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la Fundación Salvadoreña para el Desarrollo Económico y Social (FUSADES), y financiado con una cooperación técnica del BID, buscó elevar el perfil de varias reformas docentes en la región, estimular su debate y ayudar a construir consensos entre los formuladores de políticas públicas, las organizaciones no gubernamentales, sindicatos, universidades, y otros actores relevantes sobre la importancia de llevar a cabo reformas docentes sistémicas que eleven el prestigio de la profesión
Romper la oferta y la demanda
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Clustering of syntactic and discursive information for the dynamic adaptation of Language Models
Get PDFPresentamos una estrategia de agrupamiento de elementos de diálogo, de tipo semántico y discursivo. Empleando Latent Semantic Analysis (LSA) agru- pamos los diferentes elementos de acuerdo a un criterio de distancia basado en correlación. Tras seleccionar un conjunto de grupos que forman una partición del espacio semántico o discursivo considerado, entrenamos unos modelos de lenguaje estocásticos (LM) asociados a cada modelo. Dichos modelos se emplearán en la adaptación dinámica del modelo de lenguaje empleado por el reconocedor de habla incluido en un sistema de diálogo. Mediante el empleo de información de diálogo (las probabilidades a posteriori que el gestor de diálogo asigna a cada elemento de diálogo en cada turno), estimamos los pesos de interpolación correspondientes a cada LM. Los experimentos iniciales muestran una reducción de la tasa de error de palabra al emplear la información obtenida a partir de una frase para reestimar la misma frase
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