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Universitat Politècnica de València

1. Peris Abril, Álvaro. Interactivity, Adaptation and Multimodality in Neural Sequence-to-sequence Learning .

Degree: 2020, Universitat Politècnica de València

[ES] El problema conocido como de secuencia a secuencia consiste en transformar una secuencia de entrada en una secuencia de salida. Bajo esta perspectiva se puede atacar una amplia cantidad de problemas, entre los cuales destacan la traducción automática o la descripción automática de objetos multimedia. La aplicación de redes neuronales profundas ha revolucionado esta disciplina, y se han logrado avances notables. Pero los sistemas automáticos todavía producen predicciones que distan mucho de ser perfectas. Para obtener predicciones de gran calidad, los sistemas automáticos se utilizan bajo la supervisión de un humano, quien corrige los errores. Esta tesis se centra principalmente en el problema de la traducción del lenguaje natural, usando modelos enteramente neuronales. Nuestro objetivo es desarrollar sistemas de traducción neuronal más eficientes. asentándonos sobre dos pilares fundamentales: cómo utilizar el sistema de una forma más eficiente y cómo aprovechar datos generados durante la fase de explotación del mismo. En el primer caso, aplicamos el marco teórico conocido como predicción interactiva a la traducción automática neuronal. Este proceso consiste en integrar usuario y sistema en un proceso de corrección cooperativo, con el objetivo de reducir el esfuerzo humano empleado en obtener traducciones de alta calidad. Desarrollamos distintos protocolos de interacción para dicha tecnología, aplicando interacción basada en prefijos y en segmentos, implementados modificando el proceso de búsqueda del sistema. Además, ideamos mecanismos para obtener una interacción con el sistema más precisa, manteniendo la velocidad de generación del mismo. Llevamos a cabo una extensa experimentación, que muestra el potencial de estas técnicas: superamos el estado del arte anterior por un gran margen y observamos que nuestros sistemas reaccionan mejor a las interacciones humanas. A continuación, estudiamos cómo mejorar un sistema neuronal mediante los datos generados como subproducto de este proceso de corrección. Para ello, nos basamos en dos paradigmas del aprendizaje automático: el aprendizaje muestra a muestra y el aprendizaje activo. En el primer caso, el sistema se actualiza inmediatamente después de que el usuario corrige una frase, aprendiendo de una manera continua a partir de correcciones, evitando cometer errores previos y especializándose en un usuario o dominio concretos. Evaluamos estos sistemas en una gran cantidad de situaciones y dominios diferentes, que demuestran el potencial que tienen los sistemas adaptativos. También llevamos a cabo una evaluación humana, con traductores profesionales. Éstos quedaron muy satisfechos con el sistema adaptativo. Además, fueron más eficientes cuando lo usaron, comparados con un sistema estático. El segundo paradigma lo aplicamos en un escenario en el que se deban traducir grandes cantidades de frases, siendo inviable la supervisión de todas. El sistema selecciona aquellas muestras que vale la pena supervisar, traduciendo el resto automáticamente. Aplicando este… Advisors/Committee Members: Casacuberta Nolla, Francisco (advisor).

Subjects/Keywords: Traducción automática; Reconocimiento de formas; Aprendizaje automático; Redes neuronales; Neural Networks; Deep Learning; Machine Translation; Pattern Recognition; Machine Learning

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APA (6th Edition):

Peris Abril, . (2020). Interactivity, Adaptation and Multimodality in Neural Sequence-to-sequence Learning . (Doctoral Dissertation). Universitat Politècnica de València. Retrieved from http://hdl.handle.net/10251/134058

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Peris Abril, Álvaro. “Interactivity, Adaptation and Multimodality in Neural Sequence-to-sequence Learning .” 2020. Doctoral Dissertation, Universitat Politècnica de València. Accessed January 24, 2020. http://hdl.handle.net/10251/134058.

MLA Handbook (7th Edition):

Peris Abril, Álvaro. “Interactivity, Adaptation and Multimodality in Neural Sequence-to-sequence Learning .” 2020. Web. 24 Jan 2020.

Vancouver:

Peris Abril . Interactivity, Adaptation and Multimodality in Neural Sequence-to-sequence Learning . [Internet] [Doctoral dissertation]. Universitat Politècnica de València; 2020. [cited 2020 Jan 24]. Available from: http://hdl.handle.net/10251/134058.

Council of Science Editors:

Peris Abril . Interactivity, Adaptation and Multimodality in Neural Sequence-to-sequence Learning . [Doctoral Dissertation]. Universitat Politècnica de València; 2020. Available from: http://hdl.handle.net/10251/134058

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