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Científicos cognitivos, lingüistas e investigadores de IA interesados en modelos computacionales de traducción.
Modelado de procesos de traducción humana utilizando arquitecturas de agentes de Inferencia Activa.
Lead: Michael Carl
Este proyecto está archivado. Ya no es activo y cualquier participación que se solicite abajo describe cómo operaba anteriormente.
Este proyecto de ecosistema desarrolla un modelo de agente de inferencia activa de los procesos de traducción humana. Aplica el marco de energía libre a las tareas cognitivas y lingüísticas involucradas en la traducción entre idiomas, produciendo modelos del comportamiento de traducción humana.
Utilizando la Inferencia Activa como un marco de modelado, el proyecto modela la traducción como un problema de inferencia – donde el traductor minimiza el error de predicción sobre las representaciones del idioma objetivo dados los datos del idioma fuente. El trabajo incluye desarrollo teórico e implementaciones de agentes, conectando con el campo de Investigación sobre el Proceso de Traducción.
Se da la bienvenida a lingüistas, científicos cognitivos e investigadores de procesamiento del lenguaje natural interesados en modelos de Inferencia Activa.
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