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- #2ASP Aplicado a la Adquisición de una Segunda Lengua: Formalización de la Teoría del Procesamiento de la EntradaExplora la formalización de la teoría del Procesamiento de la Entrada de VanPatten usando Programación de Conjuntos de Respuestas, permitiendo la predicción automatizada de interpretaciones del aprendiz y asistiendo en la instrucción lingüística.
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- #4CPG-EVAL: Un punto de referencia multinivel para evaluar la competencia gramatical pedagógica en chino de los LLMPresentamos CPG-EVAL, el primer punto de referencia sistemático para evaluar el conocimiento gramatical pedagógico de los Modelos de Lenguaje Grande en contextos de enseñanza del chino.
- #5Replanteamiento del Modelado de Lenguaje Enmascarado para la Corrección Ortográfica del ChinoAnálisis de modelos de Corrección Ortográfica del Chino basados en BERT, destacando el sobreajuste a patrones de error y proponiendo una estrategia simple de enmascaramiento aleatorio para una mejor generalización.
- #6ReLM: Corrección Ortográfica del Chino como Modelo de Lenguaje de ReformulaciónUn enfoque novedoso para la Corrección Ortográfica del Chino (CSC) que reformula oraciones completas en lugar de etiquetar caracteres, logrando resultados de vanguardia y una mejor capacidad de generalización.
- #7CPG-EVAL: Un Punto de Referencia Multinivel para Evaluar la Competencia en Gramática Pedagógica China de los Modelos de Lenguaje GrandesPresenta CPG-EVAL, el primer punto de referencia para evaluar sistemáticamente el conocimiento gramatical pedagógico de los LLMs para la enseñanza del chino, evaluando reconocimiento, distinción y resistencia a interferencias.
- #8Deep Factorization Machines para el Seguimiento del Conocimiento: Análisis de la Solución Duolingo SLAM 2018Análisis de un artículo de investigación que aplica Deep Factorization Machines a la tarea de Modelado de Adquisición de Segundas Lenguas de Duolingo, explorando su metodología, resultados e implicaciones para la minería de datos educativos.
- #9Aprovechamiento del Comando DIFF para Tareas Avanzadas de Procesamiento del Lenguaje NaturalExplora la aplicación de la utilidad Unix DIFF para tareas de PLN como detección de diferencias, extracción de reglas, fusión de datos y emparejamiento óptimo, destacando su practicidad y versatilidad.
- #10Modelado por Conjuntos para la Adquisición de Segundas Lenguas: Un Enfoque Ganador en la Tarea Compartida SLAM 2018Análisis de un modelo de conjunto novedoso que combina Árboles de Decisión con Potenciación del Gradiente y RNNs para predecir lagunas de conocimiento en estudiantes de idiomas, logrando las mejores puntuaciones en la Tarea Compartida SLAM 2018.
- #11Seguimiento Justo del Conocimiento en la Adquisición de una Segunda Lengua: Análisis del Sesgo AlgorítmicoAnálisis de la equidad en modelos predictivos para el aprendizaje de segundas lenguas, evaluando el sesgo entre plataformas y países utilizando datos de Duolingo.
- #12HSK - Estudiar ChinoMateriales de estudio HSK para Study-Chinese
- #13Proyecto MOSLA: Un Conjunto de Datos Multimodal y Longitudinal para la Investigación de la Adquisición de Segundas LenguasDescripción del Proyecto MOSLA, un conjunto de datos longitudinal, multimodal y multilingüe único que captura el proceso completo de adquisición de una segunda lengua durante dos años.
- #14KOSHIK: Una Arquitectura Escalable de PLN en Hadoop - Análisis e ImplementaciónAnálisis de la arquitectura KOSHIK para Procesamiento de Lenguaje Natural escalable usando Hadoop, cubriendo sus componentes, pasos de implementación, evaluación de rendimiento y direcciones futuras.
- #15NLP en Hadoop: Construcción y Evaluación de la Arquitectura KOSHIKEste artículo explora la arquitectura KOSHIK para Procesamiento de Lenguaje Natural escalable usando Hadoop, detallando su implementación, evaluación de rendimiento y direcciones futuras.
- #16Tendencias Actuales en PNL y Aplicaciones para la Mejora de la Comunicación en TurismoRevisión de las tendencias en PNL (2021-2023) y su potencial aplicación para mejorar la comunicación turística, incluyendo traducción automática y chatbots de IA.
- #17Prompting ChatGPT para el Aprendizaje del Chino: Un Estudio de Niveles CEFR y EBCLAnálisis del uso de prompts específicos con Modelos de Lenguaje Grandes para dirigirse a niveles CEFR y EBCL (A1, A1+, A2) en el aprendizaje personalizado del idioma chino.
- #18SLABERT: Modelización de la Adquisición de una Segunda Lengua con BERTUn artículo de investigación que presenta SLABERT, un novedoso marco que utiliza BERT para modelar la transferencia lingüística positiva y negativa en la adquisición de una segunda lengua, basándose en datos de Habla Dirigida al Niño.
- #19Adquisición de una Segunda Lengua en Modelos de Lenguaje Neuronal: Un Análisis Lingüístico de la Transferencia InterlingüísticaAnálisis de cómo los modelos de lenguaje neuronal adquieren una segunda lengua (L2), examinando los efectos del preentrenamiento en la primera lengua (L1), las configuraciones de transferencia lingüística y la generalización lingüística.
- #20Un Nuevo Modo de Enseñanza del Chino como Lengua Extranjera desde la Perspectiva de los Sistemas Inteligentes, Estudiado mediante la RongzhixuePresenta un modelo innovador para la enseñanza del chino, integrando la Rongzhixue, la IA y un modelo mariposa de interpretación antes de la traducción para el entrenamiento del pensamiento bilingüe.
- #21Análisis Contrastivo de la Preferencia Verbo-Sustantivo en Chino e Inglés: Implicaciones para la Escritura en Chino como L2Estudio empírico que compara el uso de verbos y sustantivos en periódicos chinos e ingleses, y su impacto en la escritura de aprendices anglófonos de chino.
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Última actualización: 2026-03-25 17:30:02