Estudio de simplificación de oraciones con modelos actor-critic

• Autores: Mazuecos Perez, Mauricio Diego
• Año de publicación: 2019
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Teruel, Milagro
• Materia: Computing methodologies-Reinforcement learning; Computing methodologies-Natural language processing
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

La simplificación de oraciones es una tarea de Procesamiento del Lenguaje Natural que se centra en transformar escritos para que su gramática, estructura y palabras sean más sencillas de comprender, sin perder la semántica de la oración original. Como tal, no es una tarea simple de abordar y requiere métodos sofisticados que permitan definir las características que hacer a una oración simple. Al mismo tiempo, estos modelos deben tener una representación adecuada del significado de la oración, que no debe ser alterado durante el proceso de simplificación. En este trabajo de tesis se explora el uso de aprendizaje por refuerzos para la tarea de simplificación de oraciones. Se utiliza un entrenamiento en dos etapas, construyendo primero un sistema de traducción automática clásico que luego es ajustado durante un segundo entrenamiento con un algoritmo actor-critic. Se muestran resultados de la primera etapa de entrenamiento y su comparación con trabajo previo y se hace una exposición de las dificultades y problemas de la segunda etapa de entrenamiento.