A crowd-powered conversational assistant for the improvement of a neural machine translation system in native peruvian language

dc.contributor.advisorOncevay Marcos, Felix Arturo
dc.contributor.authorGómez Montoya, Héctor Erasmoes_ES
dc.date.accessioned2019-09-14T01:48:16Zes_ES
dc.date.available2019-09-14T01:48:16Z
dc.date.available2019-09-14T01:48:16Zes_ES
dc.date.created2019es_ES
dc.date.issued2019-09-13es_ES
dc.description.abstractPara 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.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/14989
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectTraductores--Programas para computadorases_ES
dc.subjectTraductores--Métodos estadísticoses_ES
dc.subjectTraducción automática--Lenguas indígenas--Perúes_ES
dc.subjectTraducción automática--Shipibo-Coniboes_ES
dc.subjectTraducción automática--Españoles_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES
dc.titleA crowd-powered conversational assistant for the improvement of a neural machine translation system in native peruvian languagees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.type.otherTesis de maestría
renati.advisor.dni46440101
renati.discipline611087es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.nameMaestro en Informática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES

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