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Ítem Texto completo enlazado Aprendizaje automático no supervisado en segmentadores morfológicos para una lengua de escasos recursos caso de estudio: SHIWILU(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-06-27) Asmat Ramirez, Evelyn Fiorella; Zapata del Río, Claudia María del Pilar; Oncevay Marcos, Felix ArturoEl Shiwilu es considerada ‘seriamente en peligro’ porque es hablada principalmente por adultos mayores de forma parcial, poco frecuente y en contextos restringidos; además, no continúa siendo transmitida a nuevas generaciones. Este tipo de lenguas necesitan pasar por un proceso de revitalización (fortalecimiento) para garantizar que no se extingan y así fomentar el interés de sus hablantes. Además, su documentación es muy escasa debido a los pocos estudios lingüísticos realizados. A fin de elevar su status, se sugiere la creación de recursos y tecnología de corte lingüístico, como corpus monolingüe y bilingüe, diccionarios, reconocimiento de categorías gramaticales, analizadores morfológicos, etc. Sin embargo, la mayoría de las lenguas existentes no se beneficia con alguno de estos recursos y/o tecnologías, y por ello son consideradas como lenguas de escasos recursos. Debido a la falta de inversión, se requiere un enfoque en el que se busquen soluciones robustas a un bajo costo a través de herramientas independientes de la lengua, modelos de desarrollo de código abierto o algoritmos de aprendizaje automático no supervisado. Bajo este contexto, se identifica como problema central el desconocimiento de un enfoque adecuado para la segmentación morfológica de una lengua de escasos recursos; y para ello, el presente proyecto propone realizar una segmentación morfológica automática no supervisada en una lengua con estas características a partir de la identificación del tipo de enfoque, monolingüe o multilingüe, que ofrece mejores resultados en esta tarea.Ítem Texto completo enlazado Implementación de un lematizador para una lengua de escasos recursos: caso shipibo-konibo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-15) Pereira Noriega, José Humberto; Oncevay Marcos, Felix ArturoDesde que el Ministerio de Educación oficializó el alfabeto shipibo-konibo, existe la necesidad de generar una gran cantidad de documentos educativos y oficiales para los hablantes de esta lengua, los cuales solo se realizan actualmente mediante el apoyo de traductores o personas bilingües. Sin embargo, en el campo de la lingüística computacional existen herramientas que permiten facilitar estas labores, como es el caso de un lematizador, el cual se encarga de obtener el lema o forma base de una palabra a partir de su forma flexionada. Su realización se da comúnmente mediante dos métodos: el uso de reglas morfológicas y el uso de diccionarios. Debido a esto, este proyecto tiene como objetivo principal desarrollar una herramienta de lematización para el shipibo-konibo usando un corpus de palabras, la cual se base en los estándares de anotación utilizados en otras lenguas, y que sea fácil de utilizar mediante una librería de funciones y un servicio web. Esta herramienta final se realizó utilizando principalmente el método de clasificación de los k-vecinos más cercanos, el cual permite estimar la clase de un nuevo caso mediante la comparación de sus características con las de casos previamente clasificados y dando como resultado la clase más frecuente para valores similares. Finalmente, la herramienta de lematización desarrollada logró alcanzar una precisión de 0.736 y de esta manera superar a herramientas utilizadas en otros idiomas.Ítem Texto completo enlazado Implementación de un corrector ortográfico para lenguas originarias del Perú. Caso de estudio: shipibo-konibo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-12) Alva Cohello, Carlo André; Oncevay Marcos, Felix ArturoEn el Perú existen diversas lenguas originarias como el shipibo-konibo, asháninka, el kakataibo, entre otras [Rivera, 2001]. Estas lenguas se caracterizan porque son transmitidas a través de cuentos, poesía y otros medios orales de generación en generación por lo que la forma de aprender la lengua es variada. Esto provoca que haya diferencia en la forma de escribir entre las comunidades, incluso entre personas de una misma comunidad [Aikman, 1999]. Por esta razón, los textos que se escribieron en estas lenguas, como el shipibo-konibo, no dispusieron de un estándar ortográfico del cual guiarse, además que no tenían una necesidad de seguirlo. Sin embargo, gracias al apoyo del gobierno para impulsar la inclusión social, se implementó el programa “Incluir para crecer” [Jara Males, Gonzales Acer, 2015] que establece que la enseñanza en los niveles de primaria y secundaria de zonas rurales debe ser enseñada en la lengua originaria del lugar además del español. Por lo que se genera una necesidad de recursos para la enseñanza ya que se presenta una deficiencia en la ortografía por la variedad de enseñanza de manera oral. Además se realizó una encuesta a nivel nacional [Ministerio de educación del Perú, 2013] que indica que en el país se ha incrementado el uso de las tecnologías en la educación. De manera que los alumnos podrían mejorar su rendimiento con ayuda de la tecnología, si es que esta contase con recursos computacionales adecuados, logrando así tener un impacto positivo. Por lo descrito previamente, en este proyecto se afronta el problema de la carencia de apoyo y escases de recursos en la corrección ortográfica entre los hablantes de lenguas originarias en el Perú mediante la implementación un corrector ortográfico, utilizable desde una aplicación web. Para tener acceso al corrector y conseguir mayor difusión, se desarrollan servicios que son consumidos en la aplicación web, en la cual se integra el corrector ortográfico y un módulo de sugerencias al usuario.