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de inglés a malayalam

Esta es la idea. Ignora toda la complejidad, la estructura y el significado del lenguaje y pretende que la gente hable simplemente eligiendo al azar una palabra tras otra. La única cuestión ahora es cómo calcular las probabilidades. Una forma sencilla es decir que la probabilidad de cada palabra viene determinada por la palabra anterior pronunciada. Por ejemplo, si la última palabra que has dicho ha sido “dos”, hay una cierta probabilidad de que tu siguiente palabra sea “o”. Si acabas de decir “o”, hay una cierta probabilidad de que tu siguiente palabra sea “butano”. Puedes calcular estas probabilidades de palabra a palabra siguiente a partir de sus frecuencias en el texto real. Si generas un nuevo texto según estas probabilidades, obtendrás un galimatías aleatorio pero ligeramente coherente: DOS O GAS BUTANO Y DE LO MISMO. Eso se llama un modelo de Markov. Si utilizas una ventana de más palabras, digamos cinco, el galimatías resultante parecerá más probable que haya sido escrito por un esquizofrénico que por un afásico. Una variante llamada modelo de Markov oculto introduce “estados”, en los que cada estado tiene su propio conjunto de probabilidades para “emitir” palabras, así como un conjunto de probabilidades de “transición” para lo que será el siguiente estado. Esto puede simular un poco más la influencia del contexto en cada elección de palabras.

de inglés a tamil

Esta es la idea. Ignora toda la complejidad, la estructura y el significado del lenguaje y pretende que la gente hable simplemente eligiendo al azar una palabra tras otra. La única cuestión ahora es cómo calcular las probabilidades. Una forma sencilla es decir que la probabilidad de cada palabra viene determinada por la palabra anterior pronunciada. Por ejemplo, si la última palabra que has dicho ha sido “dos”, hay una cierta probabilidad de que tu siguiente palabra sea “o”. Si acabas de decir “o”, hay una cierta probabilidad de que tu siguiente palabra sea “butano”. Puedes calcular estas probabilidades de palabra a palabra siguiente a partir de sus frecuencias en el texto real. Si generas un nuevo texto según estas probabilidades, obtendrás un galimatías aleatorio pero ligeramente coherente: DOS O GAS BUTANO Y DE LO MISMO. Eso se llama un modelo de Markov. Si utilizas una ventana de más palabras, digamos cinco, el galimatías resultante parecerá más probable que haya sido escrito por un esquizofrénico que por un afásico. Una variante llamada modelo de Markov oculto introduce “estados”, en los que cada estado tiene su propio conjunto de probabilidades para “emitir” palabras, así como un conjunto de probabilidades de “transición” para lo que será el siguiente estado. Esto puede simular un poco más la influencia del contexto en cada elección de palabras.

de inglés a chino

Aunque el hecho de que un servicio de traducción formatee las palabras traducidas para que encajen en su diseño puede no parecer tan importante, piense en la frustración que sintió la última vez que visitó un sitio web con un formato descuidado. Los formatos y las plantillas garantizan que el texto se vea bien y que las palabras fluyan adecuadamente; tener trozos de texto simplemente copiados y pegados interrumpe este flujo y hace que las cosas sean difíciles de leer y tengan un aspecto muy poco profesional. Esto puede evitarse muy fácilmente asociándose con una empresa de traducción que ofrezca servicios de composición tipográfica.

del inglés al japonés

Esta es la idea. Ignora toda la complejidad, la estructura y el significado del lenguaje y pretende que la gente hable simplemente eligiendo al azar una palabra tras otra. La única cuestión ahora es cómo calcular las probabilidades. Una forma sencilla es decir que la probabilidad de cada palabra viene determinada por la palabra anterior pronunciada. Por ejemplo, si la última palabra que has dicho ha sido “dos”, hay una cierta probabilidad de que tu siguiente palabra sea “o”. Si acabas de decir “o”, hay una cierta probabilidad de que tu siguiente palabra sea “butano”. Puedes calcular estas probabilidades de palabra a palabra siguiente a partir de sus frecuencias en el texto real. Si generas un nuevo texto según estas probabilidades, obtendrás un galimatías aleatorio pero ligeramente coherente: DOS O GAS BUTANO Y DE LO MISMO. Eso se llama un modelo de Markov. Si utilizas una ventana de más palabras, digamos cinco, el galimatías resultante parecerá más probable que haya sido escrito por un esquizofrénico que por un afásico. Una variante llamada modelo de Markov oculto introduce “estados”, en los que cada estado tiene su propio conjunto de probabilidades para “emitir” palabras, así como un conjunto de probabilidades de “transición” para lo que será el siguiente estado. Esto puede simular un poco más la influencia del contexto en cada elección de palabras.

Patricia Gómez

Bienvenid@, soy Patricia Gómez y te invito a leer mi blog de interés.