dc.contributor |
Mir Torres, Arnau |
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dc.contributor.author |
Crespí Tobeña, Antonio |
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dc.date |
2019 |
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dc.date.accessioned |
2019-11-28T12:59:02Z |
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dc.date.available |
2019-11-28T12:59:02Z |
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dc.date.issued |
2018-09-24 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11201/150347 |
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dc.description.abstract |
[spa] En este trabajo se presenta una implementación de modelos
ocultos de Markov para el etiquetado de texto y se investiga
como les afectan distintos parámetros y tipos de texto de entrenamiento.
En concreto, se prueban varias formas de tratar palabras desconocidas y distintas temáticas y tamaños del texto de entrenamiento para ver como se puede obtener un modelo óptimo
enfocado a una tarea concreta |
ca |
dc.description.abstract |
[eng] We present an implementation of a Hidden Markov Model for
part-of-speech tagging and test different training corpora and
parameters to see how its behaviour is affected.
In particular, we test different approaches of dealing with unknown words, different corpus sizes and different corpus categories to study how an optimal model has to be trained for a
specific task. |
ca |
dc.format |
application/pdf |
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dc.language.iso |
spa |
ca |
dc.publisher |
Universitat de les Illes Balears |
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dc.rights |
all rights reserved |
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dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
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dc.subject |
33 - Economia |
ca |
dc.subject.other |
Part-of-speech tagging |
ca |
dc.subject.other |
Hidden Markov Models |
ca |
dc.title |
Modelos ocultos de Markov para el etiquetado de texto |
ca |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
ca |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
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dc.date.updated |
2019-11-28T10:22:51Z |
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