{"id":1705,"date":"2021-02-10T01:10:52","date_gmt":"2021-02-10T00:10:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systransoft.com\/papers\/qui-qui-quia-consequatur\/"},"modified":"2023-11-16T18:20:43","modified_gmt":"2023-11-16T17:20:43","slug":"qui-qui-quia-consequatur","status":"publish","type":"paper","link":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/qui-qui-quia-consequatur\/","title":{"rendered":"Revisar la traducci\u00f3n autom\u00e1tica multidominio"},"content":{"rendered":"Cuando se construyen sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica, a menudo se necesita sacar el m\u00e1ximo provecho de conjuntos heterog\u00e9neos de datos paralelos en entrenamiento, y manejar de manera robusta las entradas de dominios inesperados en pruebas. Este escenario multidominio ha atra\u00eddo mucho trabajo reciente que cae bajo el paraguas general del aprendizaje de transferencia. En este estudio, revisamos la traducci\u00f3n autom\u00e1tica multidominio, con el objetivo de formular las motivaciones para desarrollar dichos sistemas y las expectativas asociadas con respecto al rendimiento. Nuestros experimentos con una gran muestra de sistemas multidominio muestran que la mayor\u00eda de estas expectativas apenas se cumplen y sugieren que se necesita m\u00e1s trabajo para analizar mejor el comportamiento actual de los sistemas multidominio y hacer que cumplan plenamente sus promesas.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuando se construyen sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica, a menudo se necesita aprovechar al m\u00e1ximo los conjuntos heterog\u00e9neos de datos paralelos en la capacitaci\u00f3n y manejar de manera robusta las entradas de dominios inesperados en las pruebas. Este escenario multidominio ha atra\u00eddo mucho trabajo reciente que cae bajo el paraguas general del aprendizaje por transferencia. En este estudio, revisitamos \u2026 <a href=\"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/qui-qui-quia-consequatur\/\">Continuaci\u00f3n<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-1705","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/1705","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=1705"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}