La simplificaci\u00f3n de textos tiene como objetivo reducir la complejidad l\u00e9xica, gramatical y estructural de un texto manteniendo el mismo significado. En el contexto de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, presentamos la idea de las traducciones simplificadas para aumentar la capacidad de aprendizaje de los modelos de traducci\u00f3n neuronal profunda. Llevamos a cabo experimentos preliminares que muestran que la complejidad de la traducci\u00f3n se reduce realmente en una traducci\u00f3n de un bi-texto fuente en comparaci\u00f3n con la referencia objetivo del bi-texto mientras se utiliza un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal (NMT) aprendido en el mismo bi-texto exacto. Basado en la idea de destilaci\u00f3n del conocimiento, luego entrenamos un sistema NMT utilizando el bi-texto simplificado, y mostramos que supera el sistema inicial que se construy\u00f3 sobre el conjunto de datos de referencia. El rendimiento aumenta a\u00fan m\u00e1s cuando se utilizan tanto las traducciones de referencia como las autom\u00e1ticas para aprender la red. Realizamos un an\u00e1lisis elemental del corpus traducido e informamos de los resultados de precisi\u00f3n del enfoque propuesto en las tareas de traducci\u00f3n de ingl\u00e9s a franc\u00e9s e ingl\u00e9s a alem\u00e1n<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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