Modelos computacionales de la adquisición y complejidad lingüística
En este trabajo, proponemos la utilización de modelos computacionales de la adquisición del lenguaje para calcular la complejidad de las lenguas naturales. Presentamos un modelo de aprendizaje automático que permite calcular la complejidad relativa de las lenguas. El modelo utiliza datos reales, no...
Guardado en:
| Autor Principal: | |
|---|---|
| Publicado en: | E-Aesla N. 5, 2019, p. 313-322 |
| Tipo de contenido: | Artículo |
| Idioma: | Castellano |
| Publicado: |
2019
|
| ISSN: | 2444-197X |
| Temas: | |
| Acceso en línea: |
Texto completo |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| Sumario: |
En este trabajo, proponemos la utilización de modelos computacionales de la adquisición del lenguaje para calcular la complejidad de las lenguas naturales. Presentamos un modelo de aprendizaje automático que permite calcular la complejidad relativa de las lenguas. El modelo utiliza datos reales, no requiere ningún conocimiento previo sobre la lengua y aprende de forma incremental. Defendemos que este modelo puede proporcionar datos para calcular la complejidad lingüística que serían difíciles de obtener observando el proceso de adquisición a través de la investigación experimental. In this paper, we propose the use of computational models of language acquisition to calculate the complexity of natural languages. We present a machine learning model that allows us to calculate the relative complexity of languages. The model uses real data, does not require any prior knowledge about the language and learns incrementally. We argue that this model can provide data to calculate linguistic complexity that would be difficult to obtain by observing the acquisition process through experimental research. |
|---|---|
| ISSN: | 2444-197X |