{"id":86142,"date":"2018-03-10T00:10:42","date_gmt":"2018-03-10T00:10:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/suavizado-de-automatas-y-traductores-finitos-estocasticos\/"},"modified":"2018-03-10T00:10:42","modified_gmt":"2018-03-10T00:10:42","slug":"suavizado-de-automatas-y-traductores-finitos-estocasticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/suavizado-de-automatas-y-traductores-finitos-estocasticos\/","title":{"rendered":"Suavizado de aut\u00f3matas y traductores finitos estoc\u00e1sticos."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> David Llorens Pi\u00f1ana <\/strong><\/h2>\n<p>Una parte fundamental de los sitemas de reconocimiento del habla es el modelo de lenguaje. \u00e9ste tiene la tarea de decidir los aceptable que es una frase. En reconocimiento del habla, los modelos de lenguaje m\u00e1s habituales son los modelos de n-gramas, por tres razones: pueden aprederse autom\u00e1ticamente a partir de ejemplos, existen multitud de t\u00e9cnicas de suavizado que resuelven (al menos parcialmente) el problema de disponer de un n\u00famero insuficiente  de muestras, y adem\u00e1s, como modelos de estados finitos que son, se integran f\u00e1cilmente en un sistema de reconocimiento.  actualmente, se conocen varias t\u00e9cnicas para aprender autom\u00e1ticamente modelos de estados finitos mas generales que los n-gramas. Sin embargo, debido a la falta de t\u00e9cnicas de suavizado, estos modelos se han relegado  aplicaciones muy espec\u00edficas y con vocabularios peque\u00f1os.  en esta tesis nos planteamos el problema del suvizado de modelos de estados finitos (aut\u00f3matas y traductores). La aproximaci\u00f3n adoptada consiste en  extender las t\u00e9cnicas de suavizado de n-grmas. Para ello, en primer lugar formalizamos el modelo de n-gramas suavizados como un aut\u00f3mata finito determinista estoc\u00e1stico (esta formalizaci\u00f3n nos permite obtener un nuevo tipo de suvizado de n-gramas). A continuaci\u00f3n, presentamos dos algoritmos para el suavizado de aut\u00f3matas: uno para suavizar con un n-grama y el otro para suavizar con otro aut\u00f3mata. Finalmente, extendemos los dos algoritmos anteriores para suavizar traductores tanto con modelos de n-grmas como con otros traductores.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Suavizado de aut\u00f3matas y traductores finitos estoc\u00e1sticos.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Suavizado de aut\u00f3matas y traductores finitos estoc\u00e1sticos. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 David Llorens Pi\u00f1ana <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 21\/07\/2000<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li> Vilar Torres Juan  Miguel<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: enrique Vidal ruiz <\/li>\n<li>Mar\u00eda  ines Torres bara\u00f1ano (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 bernardo Mari\u00f1o acebal (vocal)<\/li>\n<li>Antonio Bonafonte c\u00e1vez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de David Llorens Pi\u00f1ana Una parte fundamental de los sitemas de reconocimiento del habla es el modelo de 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