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Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de una base de datos léxica basada en sinonimia para Shipibo-Konibo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-24) Maguiño Valencia, Diego Arturo; Oncevay Marcos, Félix ArturoEste proyecto tiene como objetivo el desarrollo de una base de datos léxica basada en sinonimia (mejor conocida como WordNet) para la lengua Shipibo-Konibo. Se trabajó con el fin de generar recursos electrónicos para esta lengua que a pesar de ser la segunda más hablada en la amazonia posee escasos recursos lingüísticos. Se contó con el apoyo de lingüistas y un hablante nativo de Shipibo-Konibo durante el proceso de desarrollo y para la validación del mismo. Como base se usó un diccionario escaneado en Shipibo-Konibo y la WordNet en español disponible a través de Internet. Para que la lectura del diccionario fuera posible, se desarrolló un algoritmo con este fin, el cual separaba las palabras del diccionario y las guardaba de forma ordenada en una base de datos. Entre los datos guardados por cada término se encuentran sentidos, glosa en español, categoría gramatical y ejemplos de uso. Una vez que ya se disponía de la base de datos del diccionario, este se usó como entrada para el algoritmo de creación de la WordNet en Shipibo-Konibo. Este algoritmo consiste en tomar la glosa y ejemplos de uso de cada sentido de cada término del diccionario y compararla con todos los synsets de la WordNet en español para determinar con cual se encuentra más relacionado. Esto se calcula en base al modelo Word2Vec el cual es usado para agrupar palabras detectando similitudes en los vectores que las representan matemáticamente. Realizado el cálculo, está relación es guardada en una base de datos, una vez que se completa el algoritmo la base de datos resultante es la WordNet. También se implementó una interfaz web de consulta así hacer posible el acceso a cualquier usuario. Este recurso es muy útil para facilitar tareas como la desambiguación, extracción de información y traducción automática gracias a la flexibilidad en las búsquedas. Al tener un carácter multilingüe, la WordNet ayudará no solo a preservar sino también expandir el alcance y la posibilidad de integrar a la lengua con otras personas interesadasÍtem Texto completo enlazado Implementación de algoritmos para la identificación automática de lenguas originarias peruanas en un repositorio digital(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-12) Espichán Linares, Alexandra Mercedes; Oncevay Marcos, Félix ArturoDebido a la revitalización lingüística en el Perú a lo largo de los últimos años, existe un creciente interés por reforzar la educación bilingüe en el país y aumentar la investigación enfocada en sus lenguas nativas. Asimismo, hay que considerar que en el Perú actualmente alrededor de 4 millones de personas hablan alguna de las 47 lenguas nativas conservadas. Por tanto, hay una gran variedad de lenguas con las cuales trabajar, por lo que sería de utilidad contar con herramientas automáticas que permitan agilizar algunas tareas en el estudio e investigación de dichas lenguas. De este modo, y desde el punto de vista de la informática, una de las primeras y principales tareas lingüísticas que incorporan métodos computacionales es la identificación automática de lenguaje, la cual se refiere a determinar el lenguaje en el que está escrito un texto dado, el cual puede ser un documento, un párrafo o incluso una oración. Este además es un paso esencial en el procesamiento automático de los datos del mundo real, donde una multitud de lenguajes pueden estar presentes, ya que las técnicas de procesamiento del lenguaje natural típicamente presuponen que todos los documentos a ser procesados están escritos en un lenguaje dado. Por lo tanto, este trabajo se enfoca en tres pasos: (1) en construir desde cero un corpus anotado digital para 49 lenguas y dialectos indígenas peruanos, (2) en adaptarse a los enfoques de aprendizaje de máquina estándar y profundo para la identificación de lenguas, y (3) en comparar estadísticamente los resultados obtenidos. Los resultados obtenidos fueron prometedores, el modelo estándar superó al modelo de aprendizaje profundo tal como se esperaba, con una precisión promedio de 95.9%. En el futuro, se espera que se aproveche el corpus y el modelo para tareas más complejas.