Examinando por Autor "Sixto Cesteros, Juan"

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    Aproximaciones a la simplificación léxica mediante aprendizaje profundo
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, 2023-10-01) Sixto Cesteros, Juan; García Serrano, Ana Mª
    Este trabajo aborda el problema de la simplificación automática de textos en español, con el propósito de transformar documentos de texto en versiones más accesibles, que faciliten su comprensión por diversos tipos de usuarios. Esta tarea implica retos tanto técnicos como conceptuales, con un potencial significativo para el bien social a través del acceso de muchas personas a la información. En este contexto, el presente trabajo aborda la tarea de simplificación centrándose en dos etapas especificas de la misma, la selección de términos sustitutos y la clasificación de los mismos, utilizando para ello enfoques basados en deep learning para la generación de soluciones múltiples de forma efectiva y versátil. La investigación se desarrolla en el ámbito de los textos en español, afrontando la tarea de generación de sustitutos a través de las herramientas más recientes en el ámbito del deep learning. Para lograrlo, se analizan y exploran los últimos avances y herramientas disponibles en el estado del arte. Luego, se llevan a cabo experimentos utilizando un conjunto de datos de referencia, que permite evaluar el rendimiento de los mismos con otros enfoques previamente publicados. La propuesta se basa en una aproximación a la tarea a partir de los trabajos de Aumiller y Gertz(Aumiller y Gertz, 2023), que obtienen los mejores resultados para el español en el marco de la tarea TSAR, incorporando los últimos modelos disponibles y explorando nuevas opciones de parametrización e ingeniería de instrucciones (prompt engineering). El trabajo concluye con un análisis de los resultados obtenidos y el futuro de las tecnologías empleadas. Se discuten las fortalezas identificadas en las soluciones propuestas y las debilidades encontradas. Además, se abordan posibles áreas de mejora para investigaciones futuras, proporcionando una visión de la dirección que podrían tomar las tecnologías de simplificación automática de textos.
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    Spanish lexical simplification based on AI models: experiments and results
    (2024) Sixto Cesteros, Juan; García Serrano, Ana Mª
    En este artículo se aborda el problema de la simplificación automática de textos en español, con el propósito de transformar documentos de texto en versiones que faciliten su comprensión a diferentes tipos de usuarios. La investigación se desarrolla afrontando la tarea de generación de sustitutos y su clasificación a través de herramientas recientes en el ámbito del aprendizaje automático profundo o modelos de Inteligencia Artificial (IA). La propuesta se realiza en el marco de la tarea TSAR2022, diseñando e implementando varias aproximaciones con modelos GPT disponibles y explorando nuevas opciones de parametrización e ingeniería de instrucciones. Finalmente, se concluye con un análisis de los resultados obtenidos de las diversas aproximaciones en español, cuyos resultados superan a los presentados.