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Some Contributions to Interactive Machine Translation and to the Applications of Machine Translation for Historical Documents
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A study on the impact of neural architectures for Unsupervised Machine Translation
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On The Use of Monolingual Corpus for Training Neural Machine Translation Systems ; Uso de corpus monolíngües para el entrenamiento de traductores neuronales
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Limitations and challenges of unsupervised cross-lingual pre-training
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Interactive translation with neural models based on the use of mouse actions and confidence measures ; Traducción Interactiva con modelos neuronales basada en el uso del ratón y medidas de confianza
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Traducción automática de conjuntos de datos para la construcción de sistemas de pregunta/respuesta mediante aprendizaje automático.
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Advanced techniques for domain adaptation in Statistical Machine Translation
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Vector sentences representation for data selection in statistical machine translation
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A Neural, Interactive-predictive System for Multimodal Sequence to Sequence Tasks
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Discriminative ridge regression algorithm for adaptation in statistical machine translation
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NMT-Keras: a Very Flexible Toolkit with a Focus on Interactive NMT and Online Learning
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Traducción automática neuronal
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Abstract:
[EN] From the outset, automatic translation was dominated by systems based on linguistic information, but then later other approaches opened up the way, such as translation memories and statistical machine translation which draw on parallel language corpora. Recently the neuronal machine translation (NMT) models have become the cutting edge in automatic translation and many translation agencies and well-known web pages are successfully using these technologies. One NMT model is a kind of statistical model comprising a group of simple deeply interconnected process units. The parameters of these models are estimated from parallel corpora using efficient automatic learning algorithms and powerful graphic processors. Applying these neural models to automatic translation requires words to be represented in the form of vectors and use recurrent neural networks in order to process phrases. ; [ES] La traducción automática estuvo dominada desde el principio por los sistemas basados en el conocimiento lingüístico, posteriormente se abrieron paso otras aproximaciones, tales como las memorias de traducción y los sistemas estadísticos de traducción, que extraían el conocimiento de corpus paralelos. Recientemente, los modelos neuronales constituyen el estado de vanguardia de la traducción automática. Numerosas empresas de traducción y conocidas páginas web están utilizando estas tecnologías con éxito. Un modelo neuronal es un tipo de modelo estadístico formado por un conjunto de unidades de proceso simple densamente conectadas entre si. Los parámetros de estos modelos se estiman a partir de corpus paralelos gracias a eficientes algoritmos de aprendizaje automático y a potentes procesadores gráficos. La aplicación de los modelos neuronales a la traducción automática obliga a que las palabras se representen en forma de vectores y que para procesar frases se utilicen redes neuronales recurrentes. ; [CA] La traducció automàtica va estar dominada des del començament pels sistemes basats en el coneixement lingüístic, posteriorment es van obrir pas altres aproximacions, tals com les memòries de traducció i els sistemes estadístics de traducció, que extreien el coneixement de corpus paral·lels. Recentment, els models neuronals constitueixen l¿estat de vanguarda de la traducció automàtica. Nombroses empreses de traducció i conegudes pàgines web estan fent servir aquestes tecnologies amb èxit. Un model neuronal és un tipus de model estadístic format per un conjunt d¿unitats de procés simple densament connectades entre elles. Els paràmetres d¿aquests models s¿estimen a partir de corpus paral·lels gràcies a algoritmes d¿aprenentatge automàtic eficients i a processadors gràfics potents. L¿aplicació dels models neuronals a la traducció automàtica obliga a què les paraules es representen en forma de vectors i que per tal de processar frases s¿utilitzen xarxes neuronals recurrents. ; Casacuberta Nolla, F.; Peris-Abril, Á. (2017). Traducción automática neuronal. Tradumàtica. (15):66-74. https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.203 ; S ; 66 ; 74 ; 15
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Keyword:
Computer assisted translation; LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS; Machine translation; Neural translation; Traducción asistida; Traducción automática; Traducción automática neuronal
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URL: https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.203 http://hdl.handle.net/10251/104122
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Traducción Automática Interactiva Basada en Segmentos de Palabras
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Traducció automàtica neuronal ; Neural Machine Translation ; Traducción automática neuronal
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In: Tradumàtica: traducció i tecnologies de la informació i la comunicació; Núm. 15 (2017): Traducció automàtica: estat de la qüestió; p. 66-74 (2017)
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Log-Linear Weight Optimization Using Discriminative Ridge Regression Method in Statistical Machine Translation
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