dc.contributor | Benito Pacheco, Oscar | |
dc.creator | Ichpas Ramos, Patricia | |
dc.date.accessioned | 2022-02-22T20:33:51Z | |
dc.date.accessioned | 2022-10-27T14:01:45Z | |
dc.date.available | 2022-02-22T20:33:51Z | |
dc.date.available | 2022-10-27T14:01:45Z | |
dc.date.created | 2022-02-22T20:33:51Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier | Ichpas, P. (2021). Comparación de modelos de machine learning para determinar la evaluación de traductores profesionales frente a la calidad de la traducción automática de textos. [Textos de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Computación Científica]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. | |
dc.identifier | https://hdl.handle.net/20.500.12672/17699 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4890800 | |
dc.description.abstract | En esta investigación se planteó abordar la comparación de modelos de machine
learning (ML, por sus siglas en inglés) para determinar la evaluación de traductores
profesionales frente a la calidad del resultado de la traducción automática (TA, por sus
siglas en inglés) de textos usando el indicador Accuracy con un enfoque cuantitativo y
comparativo ya que se realizará un análisis estadístico de los resultados de la encuesta en
línea a traductores profesionales con preguntas de opinión personal y selección múltiple de
30 textos traducidos de (inglés - español), que consiste en asignar una evaluación de
acuerdo al punto de vista del traductor y análisis del nivel de calidad de la traducción
del texto con cuatro alternativas (excelente, bueno, regular y malo) para describirlas,
cuantificarlas y almacenar la información en una base de datos para proceder con el
estudio comparativo para lo cual se usará el algoritmo de ML K-vecinos más cercanos
(KNN, por sus siglas en inglés) y árboles de clasificación y regresión (CART, por sus
siglas en inglés) con la finalidad de comparar estos modelos y encontrar la mejor
respuesta aproximada respondiendo a la pregunta ¿Cuál es el modelo de ML que se aproxima
a las respuestas de evaluación de traductores profesionales respecto a la calidad del
resultado de la TA de textos? | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
dc.publisher | PE | |
dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.source | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
dc.source | Repositorio de Tesis - UNMSM | |
dc.subject | Inteligencia artificial | |
dc.subject | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | |
dc.subject | Redes neuronales (Computación) | |
dc.subject | Traducción e interpretación | |
dc.title | Comparación de modelos de machine learning para determinar la evaluación de traductores profesionales frente a la calidad de la traducción automática de textos | |
dc.type | Tesis | |