ReadMe - Traductor RNN UAC

@markdown

Traductor RNN - UAC

Traductor autom├ütico Ingl├®. <-> Espa├▒ol basado en Redes Neuronales Recurrentes (RNN) implementado con la metodolog├¢a CRISP-ML(Q).

Caracteristicas

• Arquitectura: Seq2Seq LSTM with Attention
• BLEU Score: 0.90
• Epocas: 100
• Parametros: 7,697,741

Uso

Interfaz Web

Ve a: HuggingFace Spaces

Python

import gradio as gr
# Ver app.py para el codigo completo

Google Colab

Abre colab.ipynb y ejecuta las celdas.

Archivos

Archivo	Descripcion
app.py	API Flask
app_hf.py	Gradio para HuggingFace
colab.ipynb	Notebook para Colab
train_v3.py	Entrenamiento
translator.pt	Modelo entrenado
notebook.py	Curvas de perdida
loss_curves.png	Grafico de perdidas

CRISP-ML(Q)

Este proyecto sigue las 6 fases de CRISP-ML(Q):

1. Business Understanding: Definir metricas (BLEU >= 0.30)
2. Data Preparation: Corpus de 322 parejas
3. Modeling: Seq2Seq con LSTM
4. Evaluation: BLEU Score = 0.90
5. Deployment: API REST
6. Monitoring: Deteccion de deriva

Ejemplos

Ingles	Espa├▒ol
hello	hola
thank you	gracias
i am a student	soy estudiante
where is the library	donde esta la biblioteca

Creditos

Desarrollado para el Taller 2.5 - Proyecto RNN UAC Universidad Autonoma del Caribe (UAC)