El Aporte académico
Aprendizaje de gramáticas de Lévy en GPU
Una de las principales dificultades para aprender idiomas a partir de datos textuales es el hecho de que es el alumno quien está motivado para aprender las características más relevantes de los datos, ya que normalmente se estudian más en un lenguaje de aprendizaje automático. En este artículo investigamos dos enfoques para esta investigación. Primero, al construir un modelo a partir de las características textuales de los datos, ayuda a guiar al alumno en el aprendizaje de las características de una representación que puede ser un modelo de red neuronal y un marco de aprendizaje automático. Evaluamos nuestros métodos en una variedad de situaciones, incluida la tarea de aprender un sistema de oraciones de inglés a alemán y de inglés a francés a español. En experimentos con conjuntos de datos de referencia, mostramos que las características aprendidas son capaces de representar tanto el lenguaje como el cerebro humano.
Una de las principales dificultades para aprender idiomas a partir de datos textuales es el hecho de que es el alumno quien está motivado para aprender las características más relevantes de los datos, ya que normalmente se estudian más en un lenguaje de aprendizaje automático. En este artículo investigamos dos enfoques para esta investigación. Primero, al construir un modelo a partir de las características textuales de los datos, ayuda a guiar al alumno en el aprendizaje de las características de una representación que puede ser un modelo de red neuronal y un marco de aprendizaje automático. Evaluamos nuestros métodos en una variedad de situaciones, incluida la tarea de aprender un sistema de oraciones de inglés a alemán y de inglés a francés a español. En experimentos con conjuntos de datos de referencia, mostramos que las características aprendidas son capaces de representar tanto el lenguaje como el cerebro humano.
