{"id":3290,"date":"2018-07-19T09:26:05","date_gmt":"2018-07-19T07:26:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systransoft.com\/?post_type=paper&#038;p=3290"},"modified":"2023-11-16T18:02:39","modified_gmt":"2023-11-16T17:02:39","slug":"neural-network-architectures-for-arabic-dialect-identification","status":"publish","type":"paper","link":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/neural-network-architectures-for-arabic-dialect-identification\/","title":{"rendered":"Arquitecturas de redes neuronales para la identificaci\u00f3n del dialecto \u00e1rabe"},"content":{"rendered":"<p>SYSTRAN compite este a\u00f1o por primera vez en la tarea compartida DSL, en la subtarea de identificaci\u00f3n de dialecto \u00e1rabe. Participamos entrenando varios modelos de Redes Neuronales mostrando que podemos obtener resultados competitivos a pesar de la limitada cantidad de datos de entrenamiento disponibles para el aprendizaje. Reportamos nuestros experimentos y detallamos la arquitectura de red y los par\u00e1metros de nuestras 3 ejecuciones: nuestro sistema de mejor rendimiento consiste en un CNN de m\u00faltiples entradas que aprende incrustaciones separadas para caracter\u00edsticas de entrada l\u00e9xicas, fon\u00e9ticas y ac\u00fasticas (F1: 0.5289); tambi\u00e9n construimos una red CNN-biLSTM destinada a capturar caracter\u00edsticas espaciales y secuenciales directamente de los espectrogramas de voz (F1: 0.3894 en el momento de la presentaci\u00f3n, F1: 0.4235 con par\u00e1metros encontrados m\u00e1s tarde); y finalmente un sistema que depende de CNN-biLSTM binarios (F1: 0.4339).<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SYSTRAN compite este a\u00f1o por primera vez en la tarea compartida de DSL, en la subtarea de Identificaci\u00f3n de dialecto \u00e1rabe. Participamos entrenando varios modelos de Red Neuronal demostrando que podemos obtener resultados competitivos a pesar de la cantidad limitada de datos de entrenamiento disponibles para el aprendizaje. Informamos de nuestros experimentos y detallamos la arquitectura de la red y los par\u00e1metros \u2026 <a href=\"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/recursos\/papers-and-publications\/neural-network-architectures-for-arabic-dialect-identification\/\">Continuaci\u00f3n<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-3290","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3290","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=3290"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}