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Aprendizaje online de los pesos del modelo log-lineal en traducción automática interactiva
[ES] En este trabajo se ha analizado la conveniencia de tres estrategias para adaptar los pesos del
modelo
log-lineal dentro de un escenario de traducción automática interactiva. La primera estrategia se
basa en la actual definición de regresión de arista discriminativa. La siguiente estrategia aborda un
cambio de perspectiva y ha sido llamada Primera aproximación. La última estrategia realiza una
nueva definición de regresión de arista discriminativa para traducción automática interactiva
logrando resultados alentadores.[EN] This work has analyzed the appropriateness of three strategies to adapt the log-linear model
weights within an interactive machine translation scenario. The first strategy is based on the current
definition of discriminative ridge regression. The following strategy addresses a change in
perspective and has been called First approximation. The last strategy consists on a redefinition of
discriminative ridge regression to interactive machine translation achieving encouraging results.López Salcedo, FJ. (2012). Aprendizaje online de los pesos del modelo log-lineal en traducción automática interactiva. http://hdl.handle.net/10251/18033Archivo delegad
Building task-oriented machine translation systems
La principal meta de esta tesis es desarrollar sistemas de traduccion interactiva que presenten mayor
sinergia con sus usuarios potenciales. Por ello, el objetivo es hacer los sistemas estado del arte mas
ergonomicos, intuitivos y eficientes, con el fin de que el experto humano se sienta mas comodo al utilizarlos.
Con este fin se presentan diferentes t�ecnicas enfocadas a mejorar la adaptabilidad y el tiempo
de respuesta de los sistemas de traduccion automatica subyacentes, as�ÿ como tambien se presenta una
estrategia cuya finalidad es mejorar la interaccion hombre-m�aquina. Todo ello con el proposito ultimo
de rellenar el hueco existente entre el estado del arte en traduccion automatica y las herramientas que los
traductores humanos tienen a su disposici�on.
En lo que respecta al tiempo de respuesta de los sistemas de traducci�on autom�atica, en esta tesis se
presenta una t�ecnica de poda de los par�ametros de los modelos de traducci�on actuales, cuya intuici�on est�a
basada en el concepto de segmentaci�on biling¤ue, pero que termina por evolucionar hacia una estrategia de
re-estimaci�on de dichos par�ametros. Utilizando esta estrategia se obtienen resultados experimentales que
demuestran que es posible podar la tabla de segmentos hasta en un 97%, sin mermar por ello la calidad
de las traducciones obtenidas. Adem�as, estos resultados son coherentes en diferentes pares de lenguas,
lo cual evidencia que la t�ecnica que se presenta aqu�ÿ es efectiva en un entorno de traducci�on autom�atica
tradicional, y por lo tanto podr�ÿa ser utilizada directamente en un escenario de post-edici�on. Sin embargo,
los experimentos llevados a cabo en traducci�on interactiva son ligeramente menos convincentes, pues
implican la necesidad de llegar a un compromiso entre el tiempo de respuesta y la calidad de los sufijos
producidos.
Por otra parte, se presentan dos t�ecnicas de adaptaci�on, con el prop�osito de mejorar la adaptabilidad
de los sistemas de traducci�on autom�atica. La primeraSanchis Trilles, G. (2012). Building task-oriented machine translation systems [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17174Palanci