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🎒 Ficha de estudio — P118 · Traducción automática neuronal de palabras raras con unidades de subpalabra

Generado por python scripts/generate_papers.py. Tu bitácora personal va en BITACORA.md.

Paper: Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units (2016) Nivel: L2 · Notebook: P118_bpe.ipynb

En una frase

Elimina el problema de la palabra desconocida haciendo que la unidad de vocabulario sea más pequeña que la palabra, con un algoritmo que la frecuencia decide sola.

Ruta de trabajo (en este orden)

  1. Lee la pasada 1 de la ficha: título, resumen, figuras. 10 minutos, sin fórmulas.
  2. Responde por escrito: ¿qué problema resolvía? Compáralo con: «Un vocabulario de palabras completas siempre se queda corto: llega una palabra que no estaba y el modelo solo puede emitir un símbolo de desconocido, aunque sus raíces y sufijos sí estuvieran en el entrenamiento.»
  3. Abre el notebook y escribe tu predicción (sección 7) antes de ejecutar nada.
  4. Ejecuta y contrasta. Si acertaste, explica por qué; si fallaste, explica qué supusiste mal.
  5. Haz el anti-patrón (sección 11) y su corrección. Es la parte que más se evalúa.
  6. Escribe una limitación de la miniatura y una del paper. No las copies de la ficha.

Checklist de «lo entendí»

  • Sé qué se hacía antes de este paper y por qué no bastaba.
  • Puedo dibujar el mecanismo sin mirar.
  • Ejecuté la miniatura e interpreté su salida sin repetir el texto de la ficha.
  • Sé nombrar una cosa que el paper no demostró.
  • Sé qué idea de las que suelen atribuírsele llegó en realidad después.
  • Puedo conectar este hito con el siguiente en una frase.

Conceptos que debes poder definir

  • tokenización
  • subpalabras
  • BPE
  • vocabulario abierto
  • traducción

Fuentes primarias


⬅️ Fichas de estudio · Ficha completa del paper