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Articles by Quesada Moreno
Toward a Geometric View of Multilingual Intent Detection: Linguistic Packaging vs. Semantic Resolution
español La falta de interpretabilidad en modelos de deep learning compromete la confiabilidad en la detección de intenciones. Investigaciones recientes sugieren que las RNNs resuelven tareas de alta cardinalidad mediante variedades de baja dimensión, cuya eficiencia se cuantifica usando una Dimensionalidad Funcional. Se desconoce si estos hallazgos son principios generales o artefactos lingüísticos. Analizamos la estabilidad de esta FD sobre el corpus MASSIVE en inglés, español, finés y turco.
Machine Learning Techniques for Classifying the Dual Writing System in Palaeohispanic Inscriptions: A Comparative Study of Neural and Non-neural Approaches
español Los sistemas de escritura del celtíbero y el íbero, parte de las lenguas paleohispánicas, comparten una característica especial: el sistema dual. Se trata de una propiedad crucial para la interpretación de las inscripciones porque, de estar presente, altera la lectura de algunos grafemas.
Inteligencia emocional y competencias socioemocionales en docentes: Reflexión científica para el cuidado, la eficacia y el clima de aula
español En las instituciones educativas actuales, el trabajo docente se desarrolla en escenarios de alta demanda emocional que inciden directamente en el bienestar profesional y en el clima de aula, razón por la cual este ensayo científico de reflexión analiza el lugar que ocupa la inteligencia emocional y las competencias socioemocionales del profesorado en la calidad educativa, el bienestar docente y el clima de aula; la problemática que orienta el texto es la persistencia de contextos...
Interpretable Intent Detection in High-Cardinality Scenarios via Dynamical Systems Analysis
español La falta de transparencia del aprendizaje profundo limita la confianza en la detección de intenciones. Si bien la teoría de sistema dinámicos ha permitido interpretar las RNNs, su aplicación en escenarios de alta cardinalidad, propios de productos reales, permanece inexplorada. Extendemos este marco analítico a benchmarks con hasta 150 intenciones.
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