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Etiquetador automático de la morfología del otomí usando predicción estructurada

Etiquetador automático de la morfología del otomí usando predicción estructurada

Barriga Martínez, Diego Alberto
URI: http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/18221
Fecha: 2022-11-25

Resumen:

Dentro de la inteligencia artificial existe una rama llamada Procesamiento del Lenguaje Natural que permite reconocer, procesar e interpretar el lenguaje humano dentro de un sistema computacional. Ejemplos de aplicación actuales son los traductores automáticos, asistentes personales que reconocen voz, motores de búsquedas en Internet, análisis de sentimientos en textos, síntesis de voz, etiquetado de textos y muchas más aplicaciones.

Descripción:

Se diseñó e implementó un etiquetador morfológico para el Otomí utilizando técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural y Aprendizaje de Máquina. En particular, se hizo énfasis en métodos de aprendizaje estructurado. Específicamente, se aplicó el método de Campos Condicionales Aleatorios (Conditional Random Fields, CRF) para etiquetado morfológico (glosado) del otomí, una lengua de bajos recursos.

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  • Tesis 2022
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2022.

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