Informática con mención en Ciencias de la Computación

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    A crowd-powered conversational assistant for the improvement of a neural machine translation system in native peruvian language
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-13) Gómez Montoya, Héctor Erasmo; Oncevay Marcos, Felix Arturo
    Para las comunidades más pequeñas y nativas en un país, es muy difícil encontrar información que se encuentre en su idioma original, esto debido a que su lengua no tiene el alcance ni la cantidad suficiente de hablantes, para poder seguir siendo transmitida. A este tipo de lengua se le denomina minoritaria o de pocos recursos. Una de las principales formas en las que el gobierno incentiva el proceso de multilingüismo es proporcionando educación en el idioma nativo a su población, tal es el caso de los hablantes de Shipibo-Konibo que se encuentran dispersos a lo largo de la amazonía del Perú. Ellos cuentan con colegios donde se les imparten clases en su lengua nativa para los niveles de primaria y secundaria. Sin embargo, una necesidad con la que cuentan los pobladores es que la cantidad de material educativo completamente traducido a Shipibo-Konibo es reducida. Esto debido a que el proceso de traducción es muy costoso y poco confiable. El Grupo de investigación en Inteligencia Artificial de la PUCP (IA-PUCP, ex GRPIAA) ha desarrollado una plataforma que utiliza corpus paralelos la creación de un modelo estadístico de traducción automática para las lenguas Shipibo-Konibo y español. Este modelo sufre de ciertas limitantes, entre las cuales tenemos: la cantidad de recursos bibliográficos y material completamente traducido, esto debido a que al ser una lengua minoritaria o de pocos recursos carecen de facilidades para la generación de nuevos corpus. Por otro lado, se desea mejorar el modelo actual en parámetros de eficiencia y obtener mejores resultados en las traducciones. En este contexto nace la pregunta que motiva el presente trabajo: ¿de qué manera podemos incrementar el corpus paralelo de forma eficiente y confiable para la mejora del modelo actual de traducción automática? Por consiguiente, en el presente trabajo se propone desarrollar un agente conversacional que permita la generación de nuevos corpus paralelos entre Shipibo-Konibo y español que permitan mejorar un modelo de traducción automática neuronal en las lenguas ya mencionadas.
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    Generación de corpus paralelos para la implementación de un traductor automático estadístico entre shipibo-konibo y español
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-31) Galarreta Asian, Ana Paula; Melgar Sasieta, Héctor Andrés; Oncevay Marcos, Félix Arturo
    Actualmente, existe información que debe estar disponible para todos los habitantes de nuestro país, tales como textos educativos, leyes y noticias. Sin embargo, a pesar que el Perú es un país multilingüe, la mayoría de textos se encuentran redactados únicamente en español. Una de las razones por las que no se traducen estos textos a otras lenguas habladas en nuestro país es porque el proceso es costoso y requiere de mucho tiempo. Por este motivo se propone desarrollar un traductor automático basado en colecciones de textos, también llamados corpus, que utilice métodos estadísticos y pueda servir de apoyo una plataforma de software de traducción automática de texto entre el español y el shipibo-konibo. Para implementar un método estadístico, es necesario contar con corpus paralelos en los idiomas a traducir. Esto representa un problema, pues existen muy pocos textos escritos en shipibokonibo, y la mayoría de estos no cuenta con una traducción al español. Por este motivo es necesario construir corpus paralelos en base a dos procesos: la traducción de textos del shipibo-konibo al español (y viceversa) y la alineación semi-automática de los textos bilingües disponibles. Con los corpus paralelos obtenidos, se puede entrenar y validar un traductor automático, a fin de encontrar los parámetros que generan las mejores traducciones. Además, en base a los resultados obtenidos, se determinará la etapa en la que el traductor estadístico se integrará a la plataforma de software de traducción automática que será implementada por investigadores del Grupo de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial Aplicada (GRPIAA) y el departamento de lingüística de la PUCP.