GRU alcanza una precisión del 74,03% en la predicción de la siguiente palabra en dzongkha

Se ha desarrollado un nuevo sistema para predecir palabras probables en dzongkha, con el objetivo de reducir el número de pulsaciones de teclas necesarias para escribir este guion complejo. El proyecto utiliza un conjunto de datos de 100.000 oraciones adquiridas de DCDD para entrenar y evaluar tres modelos distintos: LSTM, Bi-LSTM y GRU.

• El conjunto de datos contiene 1.331.282 palabras y 28.344 palabras únicas, procesadas mediante tokenización, generación de n-gramas y relleno (padding).

• Los hiperparámetros de los tres modelos se ajustaron para optimizar el rendimiento en la tarea del idioma dzongkha.

• El modelo GRU superó a los demás con una precisión del 74,03%, mientras que también manejaba eficazmente el sobreajuste debido a su naturaleza ligera.

Este sistema aborda el desafío de documentar y escribir dzongkha proporcionando una herramienta conveniente que conserva el valor cultural a través de la predicción eficiente de texto.