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En este trabajo se presentan dos métodos para resolver la tarea de segmentación de textos por idiomas, uno para el caso en que el cambio de idioma se de solamente en los saltos entre oraciones, y otro donde el cambio de idioma puede ocurrir en cualquier lugar del texto. Para el primer caso se adopta la estrategia de segmentar el texto por oraciones y luego identificar el idioma de cada oración; la segunda propuesta consiste en la adaptación de los Modelos Ocultos de Markov a la tarea de segmentación de textos por idiomas. Los resultados obtenidos en la experimentación realizada muestran que ambas propuestas superan el estado del arte.…mehr

Produktbeschreibung
En este trabajo se presentan dos métodos para resolver la tarea de segmentación de textos por idiomas, uno para el caso en que el cambio de idioma se de solamente en los saltos entre oraciones, y otro donde el cambio de idioma puede ocurrir en cualquier lugar del texto. Para el primer caso se adopta la estrategia de segmentar el texto por oraciones y luego identificar el idioma de cada oración; la segunda propuesta consiste en la adaptación de los Modelos Ocultos de Markov a la tarea de segmentación de textos por idiomas. Los resultados obtenidos en la experimentación realizada muestran que ambas propuestas superan el estado del arte.
Autorenporträt
Robin Cabeza Ruiz: Graduado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Oriente, Cuba, 2015. Actualmente profesor de Programación en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Holguín (UHo). Pertenece al Centro de Estudios CAD/CAM en la UHo, donde realiza investigaciones en biomecánica. Actualmente cursando una maestría en CAD/CAM.