Resumen: En esta comunicación se presenta un marco de trabajo para introducir la capacidad de reordenamiento de palabras en traducción automática (TA). Los reordenamientos producidos en la oración fuente se integran en el algoritmo de decodificación, lo que permite construir un grafo de búsqueda de dimensiones reducidas. A partir de un grafo de búsqueda monótono (sin reordenamientos), se utilizan patrones de reordenamiento (patrones de reescritura motivados lingüísticamente) para añadir arcos

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... e introducen permutaciones de las palabras fuente. Los patrones se aprenden de manera automática a partir del conjunto de entrenamiento, utilizando los alineamientos de palabras (entre las oraciones fuente y destino) y las etiquetas morfo-sintácticas (POS) de las oraciones fuente. Una vez completado el grafo de búsqueda, el algoritmo de decodificación lo atraviesa asignando una probabilidad (coste) a cada hipótesis, ayudándose por un modelo de lenguaje N-grama aprendido de las etiquetas POS del idioma origen después de ser reordenadas (además de por un conjunto de modelos típico en traducción automática). El método propuesto se evalúa en una tarea de traducción del español al inglés y viceversa, utilizando el corpus del Parlamento Europeo, donde pueden observarse mejoras tanto en calidad de la traducción (con medidas subjetivas y automáticas) como en eficiencia computacional. Palabras clave: traducción automática estocástica, etiquetado POS, algoritmos de decodificación, reordenamiento