Resumen de Técnicas de corrección de errores y su aplicación en reconocimiento de formas, tratamiento del lenguaje natural y traducción automática
El problema central que abordamos en esta tesis se puede plantear como sigue:
"Un emisor E envía un mensaje, contenido en la cadena y, a un receptor R a través de un canal C, utilizando la descripción del lenguaje fuente F, Sin embargo, R recibe la cadena X. Se trata de diseñar un descodificador D según la descripción F y las características del ruido que puede introducir C".
Asumiendo que F se puede representar mediante un modelo (estocástico) de estados finitos y que el ruido introducido por C, afecta a símbolos indiviudales y se puede representar mediante operaciones de inserción, sustitución y borrado:
- Hemos desarrollado eficientes algoritmos de análisis sintáctico corrector de errores empleando técnicas de búsqueda en haz.
- Hemos planteado diversas técnicas para la estimación de los parámetros de C (asumiendo un modelo estocástico del mismo).
- Hemos desarrollado un nuevo modelo estocástico para C capaz de realizar operaciones de "trasnposición".
Finalmente, presentamos experimentos que demuestran la utilidad de las técnicas de corrección de errores en:
- Reconocimiento de formas - Suavizado de modelos de lenguaje - Tratamiento del Lenguaje Natural - Traducción Automática.
