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EUR2019-103819

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REPRESENTACION UNIVERSAL DEL LENGUAJE APRENDIDA AUTOMATICAMENTE

POR QUE LA TRADUCCION AUTOMATICA ES MEJRO ENTRE INGLES Y PORTUGUES QUE ENTRE DANES Y CASTELLANO? POR QUE LOS RECONOZODEROS DE VOZ FUNCIONAN MEJOR EN ALEMAN QUE EN FINES? EL PRINCIPAL PROBLEMA ES LA CANTIDAD INSUFICIENTE DE DATOS S... ver más

01/01/2019

UPC

75K€

Presupuesto del proyecto: 75K€

Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Presupuesto del proyecto 75K€

Descripción del proyecto POR QUE LA TRADUCCION AUTOMATICA ES MEJRO ENTRE INGLES Y PORTUGUES QUE ENTRE DANES Y CASTELLANO? POR QUE LOS RECONOZODEROS DE VOZ FUNCIONAN MEJOR EN ALEMAN QUE EN FINES? EL PRINCIPAL PROBLEMA ES LA CANTIDAD INSUFICIENTE DE DATOS SUPERVISADOS PARA ENTRENAR LOS ACTUALES SUSTEMAS, AUNQUE EL MUNDO ES ALTAMENTE MULTIMODALY MULTILINGUE, LAS TECNOLOGIAS DE LA VOZ Y EL LENGUAJE NO ESTAN EVOLUCIONANDO COHERENTEMENTE PARA TODOS LOS LENGUAJES, NECESITAMOS METODOS DE APRENDIZAJE QUE PUEDAN EXPLOTAR LAS VENTAJAS DE ALGUNAS MODALIDADES Y LENGUAJES PARA EL BENEFICIO DE OTRAS, ESTA PROPUESTA SE FOCALIZA EN EL PROBLEMA DE POCOS RECURSOS Y EL ELEVADO COSTE QUE IMPLICA LA TRADUCCION MULTILINGUE PORQUE NECESITA TODOS LOS PARES DE TRADUCCION,AMALEU PROPONE APRENDER CONJUNTAMENTE MODELOS MULTIMODALES Y MULTILINGUES BASANDOSE EN UNA REPRESENTACION UNIVERSAL DEL LENGUAJE, ESTE MODELO COMPENSARA LA FALTA DE DATOS SUPERVISADOS Y MEJORARA LA CAPACIDAD DE GENERALIZACION UTILIZANDO UNA COMBINACION POCO CONVENCIONAL DE VARIEDAD DE RECURSOS, ESTE MODELO REDUCIRA LA NECESIDAD CUADRATICA DE SISTEMAS DE TRADUCCION A UNA NECESIDAD LINEAL, LO CUAL TENDRA UN ALTO IMPACTO EN EL AMBIENTE MULTILINGUE,EL ALTO RIESGO/GANANCIA DEL PROYECTO RADICA EN ENTRENAR AUTOMATICAMENTE UN LENGUAJE UNIVERSAL A TRAVES DEL DISEÑO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, AMALEU UTILIZARA UNA ARQUITECTURA BASADA EN CODIFICACION-DECODIFICACION, LA CODIFICACION REPRESENTA UNA ABSTRACCION DEL LENGUAJE DE ENTRADA MEDIANTE UNA REDUCCION DE DIMENSIONALIDAD, QUE ACABARA SIENDO EL LENGUAJE UNIVERSAL; DESDE ESTA ABSTRACCION DE LA ENTRADA, EL DECODIFICADOR GENERA EL LENGUAJE DE SALIDA, LA ARQUITECTURA DE CODIFICADOR-DECODIFICADOR SE DISEÑARA EXPLICITAMENTE PARA APRENDER ESTE LENGUAJE UNIVERSAL Y SE INTEGRARA COMO UNA FUNCION OBJETIVO DE LA ARQUITECTURA,AMALEU TENDRA UN ALTO IMPACTO EN COMUNIDADES MULTIDISCIPLINARES DE ESPECIALISTAS EN CIENCIAS DE LA COMPUTACION, MATEMATICAS, INGENIERIA Y LINGUISTICA TRADUCCION AUTOMATICA\REPRESENTACION UNIVERSAL DEL LENGUAJE\APRENDIZAJE PROFUNDO\INFORMACION LINGUISTICA

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