Traducción automática neuronal sensible al contexto

[ES] Los sistemas de traducción automática neuronal normalmente traducen los documentos frase por frase de forma aislada ignorando la información extra que puede aportar el contexto entre oraciones de un mismo documento. Así pues, el hecho de que los sistemas sean conscientes del contexto ayuda a mejorar la calidad de las traducciones mejorando su coherencia y evitando errores en casos de ambigüedad. En este trabajo se estudia los beneficios que aporta que los sistemas neuronales de traducción automática sean sensibles al contexto, es decir, que en el momento de realizar la traducción de un texto, el modelo obtenga para cada oración información adicional de las oraciones que la rodean. Para ello, se realizan diferentes integraciones en la arquitectura del modelo neuronal Transformer a partir del uso de un multicodificador encargado de capturar el contexto. Con el fin de mostrar la utilidad de este enfoque, se desarrolla una amplia experimentación variando el conjunto de datos y el paradigma de multicodificador integrado en el modelo de traducción. Por consiguiente, los resultados exponen que los sistemas sensibles al contexto mejoran la calidad de las traducciones.[CA] Els sistemes de traducció automàtica neuronal normalment tradueixen els documents frase per frase de forma aïllada ignorant la informació extra que pot aportar el context entre oracions d’un mateix document. Així doncs, el fet que els sistemes siguen conscients del context ajuda a millorar la qualitat de les traduccions millorant la seua coherència i evitant errors en casos d’ambigüitat. En aquest treball s’estudia els beneficis que aporta que els sistemes neuronals de traducció automàtica siguen sensibles al context, és a dir, que en el moment de realitzar la traducció d’un text, el model obtinga per a cada oració informació addicional de les oracions que l’envolten. Per a això, es realitzen diferents integracions en l’arquitectura del model neuronal Transformer a partir de l’ús d’un multicodificador encarregat de capturar el context. Amb la finalitat de mostrar la utilitat d’aquest enfocament, es desenvolupa una àmplia experimentació variant el conjunt de dades i el paradigma de multicodificador integrat en el model de traducció. Per consegüent, els resultats exposen que els sistemes sensibles al context milloren la qualitat de les traduccions.[EN] Neural machine translation systems usually translate documents sentence by sentence in isolation, ignoring the extra information that context can provide between sentences in the same document. Thus, the fact that systems are aware of the context helps to improve the quality of the translations by improving their coherence and avoiding errors in cases of ambiguity. In this project we study the benefits of context-aware neural machine translation models, that is, when translating a text, the model obtains for each sentence additional information from sentences that surround it. For this, different integrations are made in the architecture of the Transformer neural model for the use of a multi-encoder in charge of capturing the context. In order to expose the usefulness of this approach, extensive experimentation is developed by varying the data set and the multi-encoder paradigm integrated into the translation model. Therefore, the results show that context-aware systems improve the quality of translations.Andújar Carracedo, Á. (2021). Traducción automática neuronal sensible al contexto. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/172540TFG

Aprendizaje automático para la detección de humor en Twitter

[ES] Actualmente, el estudio del humor desde una perspectiva computacional es un campo que se encuentra en plena exploración en los ámbitos del aprendizaje automático y de la lingüística computacional. Uno de los objetivos de este estudio es comprender qué conceptos son los que llevan a generar la risa en las personas y a partir de esto, crear modelos computacionales capaces de detectar y generar humor. En este trabajo se aborda la tarea de detección de humor en Twitter a partir de la conformación de un corpus compuesto por tuits de otros conjuntos de datos utilizados en el mismo cometido. Además, se trata la tarea de puntuar cómo de graciosos son los tuits y se realiza el estudio de diferentes personalidades españolas famosas en Twitter. Con el objetivo de alcanzar estas tareas se han utilizado diversas técnicas de aprendizaje automático.[EN] Currently, the study of humor from a computational perspective is a field that is in full exploration in the fields of machine learning and computational linguistics. One of the objectives of this study is to understand what concepts are what lead to generating laughter in people and from this, create computational models capable of detecting and generating humor. This work addresses the task of detecting humor on Twitter based on the formation of a corpus made up of tweets from other data sets used in the same task. In addition, it deals with the task of scoring how funny the tweets are and the study of different famous Spanish personalities on Twitter is carried out. In order to achieve these tasks, various machine learning techniques have been used.[CA] Actualment, l’estudi de l'humor des d'una perspectiva computacional és un camp que es troba en plena exploració en els àmbits de l'aprenentatge automàtic i de la lingüística computacional. Un dels objectius d'aquest estudi és comprendre quins conceptes són els que porten a generar el riure en les persones i a partir d'això, crear models computacionals capaços de detectar i generar humor. En aquest treball s'aborda la tasca de detecció d'humor en Twitter a partir de la conformació d'un corpus compost per tuits d'altres conjunts de dades utilitzats en la mateixa comesa. A més, es tracta la tasca de puntuar com de graciosos són els tuits i es realitza l'estudi de diferents personalitats espanyoles famoses en Twitter. Amb l'objectiu d'aconseguir aquestes tasques s'han utilitzat diverses tècniques d'aprenentatge automàtic.Andújar Carracedo, Á. (2020). Aprendizaje automático para la detección de humor en Twitter. http://hdl.handle.net/10251/150089TFG