{"id":1697,"date":"2020-07-02T10:08:48","date_gmt":"2020-07-02T08:08:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systransoft.com\/papers\/porro-in-qui-porro-ullam-adipisci-rem\/"},"modified":"2023-11-16T18:18:47","modified_gmt":"2023-11-16T17:18:47","slug":"porro-in-qui-porro-ullam-adipisci-rem","status":"publish","type":"paper","link":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/porro-in-qui-porro-ullam-adipisci-rem\/","title":{"rendered":"Impulsar la traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal con traducciones similares"},"content":{"rendered":"Esta presentaci\u00f3n demuestra los m\u00e9todos de aumento de datos para la traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal para hacer uso de traducciones similares, de una manera comparable un traductor humano emplea coincidencias difusas. Mostramos c\u00f3mo simplemente alimentamos el modelo neuronal con informaci\u00f3n tanto en el lado de origen como en el de destino de las coincidencias difusas, y tambi\u00e9n extendemos la similitud para incluir traducciones sem\u00e1nticamente relacionadas recuperadas utilizando representaciones de oraciones distribuidas. Mostramos que las traducciones basadas en coincidencias difusas proporcionan al modelo informaci\u00f3n de \"copia\", mientras que las traducciones basadas en similitudes de incrustaci\u00f3n tienden a extender el \"contexto\" de la traducci\u00f3n. Los resultados indican que el efecto de ambas oraciones similares se est\u00e1n sumando para aumentar a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n, se combinan naturalmente con el ajuste fino del modelo y proporcionan una adaptaci\u00f3n din\u00e1mica para pares de traducci\u00f3n no vistos. Las pruebas en m\u00faltiples conjuntos de datos y dominios muestran mejoras consistentes en la precisi\u00f3n\"., Impulsar la traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal con traducciones similares","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Esta presentaci\u00f3n demuestra los m\u00e9todos de aumento de datos para la traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal para hacer uso de traducciones similares, de una manera comparable un traductor humano emplea coincidencias difusas. Mostramos c\u00f3mo simplemente alimentamos el modelo neuronal con informaci\u00f3n tanto del lado de la fuente como del objetivo de los partidos difusos, y tambi\u00e9n extendemos la similitud para incluir \u2026 <a href=\"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/porro-in-qui-porro-ullam-adipisci-rem\/\">Continuaci\u00f3n<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-1697","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/1697","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/paper"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/paper"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1697"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}