Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Data augmentation and subword segmentation for spell-checking in amazonian languages
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-09-24) Alva Cohello, Carlo André; Oncevay Marcos, Félix Arturo
    En el Perú se han identificado 48 lenguas originarias, según la información extraída de la Base de Datos oficial de Pueblos Indígenas u originarios (BDPI). Estas son de tradición oral [BDPI, 2020]. Por lo que no había una forma oficial de enseñanza. El Instituto Linguistico de Verano (ILV) recopiló y documentó diversas lenguas nativas [Faust, 1973], como un primer intento para tener un documento formal para la enseñanza de una lengua originaria. Fue después que el Gobierno Peruano con su estrategia de inclusión social “Incluir para crecer” creó una guía oficial para la enseñanza de las lenguas originarias en su intento de normalizar el uso de estas lenguas [Jara Males, Gonzales Acer, 2015]. Como se menciona en [Forcada, 2016], el uso de tecnologías del lenguaje permite obtener una normalidad, incremento de literatura, estandarización y mayor visibilidad. En el caso de Perú, ha habido iniciativas, como analizadores morfológicos [Pereira-Noriega, et al., 2017] o correctores ortográficos [Alva, Oncevay, 2017], enfocados en las lenguas originarias de escasos recursos computacionales que pretenden apoyar el esfuerzo de revitalización, la educación indígena y la documentación de las lenguas [Zariquiey et al., 2019]. Enfocándose en lenguas amazónicas se realizó un proyecto utilizando redes neuronales para desarrollar un corrector ortográfico enfocado en las lenguas originarias con buenos resultados a nivel de precisión [Lara, 2020]. En ese trabajo, al disponer de poca cantidad de datos se generaron datos sintéticos con un método aleatorio los cuales al ser evaluados con las métricas CharacTER [Wang, et al., 2016] y BLEU [Papineni, et al., 2002] obtuvieron resultados bastante bajos. Además, las lenguas amazónicas al ser ricas a nivel morfológico y tener un vocabulario extenso es difícil representar palabras fuera del vocabulario, por lo que es recomendable usar sub-palabras como término medio [Wu, Zhao, 2018]. El presente proyecto desarrolla distintos métodos de generación de datos, diferentes al aleatorio, que son más robustos al considerar errores que son más cercanos a la realidad. A su vez, para reducir el costo computacional y mantener la capacidad de generar un vocabulario abierto, adicionalmente se entrena redes neuronales que reciban como entrada sub-palabras tales como sílabas y segmentos divididos por byte pair encoding (BPE). Finalmente, de los experimentos concluimos que hubo mejoras con los métodos y la segmentación propuesta y se tienen más recursos computacionales para nuestras lenguas amazónicas.
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    Corrección ortográfica de lenguas amazónicas usando redes neuronales secuencia a secuencia
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-05-26) Lara Avila, César Jesús; Oncevay Marcos, Félix Arturo
    De acuerdo a la Base de Datos Oficial de Pueblos Indígenas u Originarios (BDPI), el Perú cuenta con 55 pueblos indígenas, identificados hasta la fecha; que hablan al menos 47 lenguas originarias y que según el Documento Nacional de Lenguas Originarias del Perú están divididos en 19 familias lingüísticas, siendo las familias Pano y Arawak las que presentan una mayor cantidad de lenguas, ambas con 10 lenguas. En este trabajo, se plantea un modelo de corrección ortográfica utilizando modelos de redes neuronales profundas, a nivel de caracteres, en lenguas de las dos familias antes mencionadas: Shipibo-Konibo de la familia Pano y Yanesha, Yine y Ashaninka para la familia Arawak. Para ello se han realizamos experimentos en conjuntos de datos obtenidos de páginas como PerúEduca, incorporando errores ortográficas cometidos a nivel de caracteres, en modelos secuencia a secuencia (seq2seq) que han demostrado recientemente ser un marco exitoso para varias tareas de procesamiento de lenguaje natural, incluyendo el proceso de corrección ortográfica.