Métodos para el modelo de texto con aplicaciones de aprendizaje supervisado

Objetivo:

Crear modelos de texto que se adapten de manera efectiva a problemas de dominio específico, esto es para el lenguaje y tarea a resolver, teniendo en cuenta los recursos computacionales para el modelo.

Resumen:

El proyecto está dedicado a estudiar las estructuras subyacentes entre los elementos de una colección de texto para generar modelos sintácticos y semánticos robustos a errores. Son de especial interés aquellos modelos cuyos recursos computacionales sean limitados y que la metodología pueda ser aplicada a diferentes idiomas. Los modelos tienen como objetivo mejorar tareas de aprendizaje supervisado y no supervisado.