{"id":1702,"date":"2022-06-11T10:17:59","date_gmt":"2022-06-11T08:17:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systransoft.com\/papers\/et-ut-non-rerum-nobis\/"},"modified":"2023-11-16T18:21:30","modified_gmt":"2023-11-16T17:21:30","slug":"et-ut-non-rerum-nobis","status":"publish","type":"paper","link":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/et-ut-non-rerum-nobis\/","title":{"rendered":"Adaptaci\u00f3n multidominio en traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal con estrategias de muestreo din\u00e1mico"},"content":{"rendered":"La construcci\u00f3n de modelos efectivos de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal a menudo implica acomodar diversos conjuntos de datos heterog\u00e9neos para optimizar el rendimiento para el dominio o dominios de inter\u00e9s. Estos problemas de adaptaci\u00f3n multiorigen \/ multidominio suelen abordarse mediante estrategias de selecci\u00f3n de instancias o de reponderaci\u00f3n, basadas en una evaluaci\u00f3n est\u00e1tica de la pertinencia de las instancias de capacitaci\u00f3n con respecto a la tarea en cuesti\u00f3n. En este trabajo se estudian estrategias din\u00e1micas de selecci\u00f3n de datos que son capaces de reevaluar autom\u00e1ticamente la utilidad de las muestras de datos y de desarrollar una pol\u00edtica de selecci\u00f3n de datos en el curso de la formaci\u00f3n. Bas\u00e1ndonos en los resultados de m\u00faltiples experimentos, mostramos que tales m\u00e9todos constituyen un marco gen\u00e9rico para manejar de manera autom\u00e1tica y efectiva una variedad de situaciones del mundo real, desde la adaptaci\u00f3n de dominios de m\u00faltiples fuentes hasta el aprendizaje de m\u00faltiples dominios y la adaptaci\u00f3n de dominios sin supervisi\u00f3n.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La construcci\u00f3n de modelos efectivos de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal a menudo implica acomodar diversos conjuntos de datos heterog\u00e9neos para optimizar el rendimiento para el dominio o dominios de inter\u00e9s. Tales problemas de adaptaci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes\/dominios se abordan normalmente a trav\u00e9s de estrategias de selecci\u00f3n o reponderaci\u00f3n de instancias, basadas en una evaluaci\u00f3n est\u00e1tica de la pertinencia de las instancias de capacitaci\u00f3n con respecto a la tarea ... <a href=\"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/et-ut-non-rerum-nobis\/\">Continuaci\u00f3n<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-1702","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/1702","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=1702"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}