Uso de la entonación para identificar cuándo usar la tilde diacrítica en el reconocimiento automático del habla
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| Formato: | artículo original |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Descripción: | Los métodos y técnicas computacionales de reconocimiento automático del habla son herramientas que poco a poco se incorporan en la vida cotidiana. Una de sus principales ventajas es que permiten a las personas registrar texto rápidamente usando uno de los medios que mejor saben usar: su voz. Desafortunadamente, esta tecnología aún no es perfecta y los errores de transcripción son comunes. En el idioma español, uno de los errores más comunes de esta tecnología, es la omisión de la tilde diacrítica. Esto se debe en gran medida a que las técnicas utilizadas en el reconocimiento automático del habla ignoran el acento, es decir, la sílaba acentuada de una palabra, que en el idioma español no tiene un patrón fijo, como en otras lenguas. Esto se debe a que estas técnicas fueron desarrolladas inicialmente para el idioma inglés, en el cual no hay tildes y el acento juega un papel menor en la diferenciación de las palabras. Nuestra propuesta es incorporar el análisis del tono en el reconocimiento automático del habla para mejorar la marcación de tildes diacríticas en un texto. Ensayos previos han mostrado que la creencia extendida de que la sílaba acentuada es siempre la más fuerte (la más intensa) es falsa. Por tanto, la intensidad, por sí sola, no es un buen indicador de la ubicación o presencia de la sílaba acentuada que debe ser tildada, sino que el tono también ha de ser considerado. En esta investigación se muestra que el tono puede ayudar a determinar la sílaba que debe ser tildada según nuestra convención gráfica. |
| País: | Portal de Revistas UCR |
| Institución: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Portal de Revistas UCR |
| Lenguaje: | Español |
| OAI Identifier: | oai:portal.ucr.ac.cr:article/30222 |
| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/kanina/article/view/30222 |
| Palabra clave: | acento diacrítico reconocimiento automático del habla procesamiento del lenguaje natural |