La importancia del contexto y el registro coloquial en los traductores PLN basados en Inteligencia Artificial
IA eñ TM, (May 2022)https://www.itvia.online/pub/la-importancia-de-la-entonacion-y-el-contexto-en-los-traductores-pln-basados-en-inteligencia-artificial.DOI: https://doi.org/10.21428/39829d0b.e96a3ceb
Abstract
Se ha desarrollado un modelo tradicional basado en Inteligencia Artificial para el procesamiento del lenguaje natural fundamentado en RNN, además de un dataset que compila un número de versos poéticos y frases en lenguaje coloquial. Su mayor aportación es mejorar la precisión y calidad en la traducción dentro de este tipo de registro en los principales traductores automáticos de Google Translate, DeepL y Bing Microsoft Translate, estudiando el modelo de entrenamiento que aplica cada uno de ellos. Para llevar a cabo el estudio hemos creado un conjunto de datos que combina más de 200 registros de versos poéticos y 230 frases populares, entre dichos y refranes. Nuestra intención es la de entrenar un modelo, validar los resultados y hacer una comparativa con los resultados obtenidos de los traductores automáticos.