¡Hola a todos!
Admito que esto es un poco complicado, y probablemente no podré darte la mejor respuesta en Quora, pero haré lo mejor que pueda.
Sigue un poco la misma idea que todo el aprendizaje automático:
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- Entrenar la máquina
- Verificar resultados conocidos
- Alimentar nuevos datos
1: Básicamente, necesitará alimentar al programa con un montón de palabras diferentes, cuanto más mejor. Estas palabras necesitarán tener tanta información sobre ellas como sea posible, para que el programa pueda aprender toda la información necesaria. (Pronunciación, orígenes, idioma, uso, contexto típico, archivos de audio y, lo más importante, la ubicación adecuada del estrés). La máquina comenzará a asociar diferentes palabras con diferentes posiciones de estrés.
2: Ahora necesita obtener un nuevo conjunto de palabras e introducirlas en el programa. Estas son palabras que eliges y sabes dónde se supone que debe estar el estrés. Si el programa está equivocado la mayoría de las veces, repita el Paso 1. Si la mayoría de las palabras están correctas, sabe que está haciendo algo.
3: Ahora todo lo que tiene que hacer es alimentar los datos sin procesar y mirar los resultados.
Pido disculpas porque esta respuesta no es particularmente técnica, pero espero que el concepto sea relativamente claro.
Saludos cordiales,
Peter Lillie
