Minería web de textos en lenguas indígenas para desarrollar tecnologías de lenguaje. Caso de estudio: quechua sureño - Ubaldo Gamarra, Victoria Alejandra (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022)
En la actualidad, para los más de 30 millones de peruanos, la información a la que accedemos se encuentra mayormente en el idioma español. Sin embargo Perú es un país multilingüe, posee una gran riqueza cultural y lingüística con alrededor de 47 lenguas originarias. Para esta población encontrar textos, noticias y contenido en internet en su lengua nativa es una tarea complicada. Existe un limitado acceso a información como lecturas, textos, noticias u otros contenidos que en modalidad digital es muy escaso. Esto se debe a que los pocos ciudadanos que se comunican en lenguas nativas son de manera oral y algunos hacen uso del español sobre sus lenguas nativas. De ese modo, existen investigaciones en el campo de la inteligencia artificial donde a partir del poco material digital recolectado de lenguas nativas se construyeron corpus digitales para tareas de traducción automática y detección del lenguaje. Sin embargo, aún son corpus pequeños para elaborar traductores de calidad, presentan complicaciones en traducir textos completos, y además díficil el aprendizaje con algoritmos complejos, como redes neuronales profundas. Por este motivo se propone realizar una minería web de textos en la lengua originaria quechua sureño para incrementar la cantidad de oraciones y diversidad de dominios, evaluar la calidad de los nuevos textos en un modelo de traducción automática de quechua a español, y desarrollar una web de libre acceso de consulta al corpus creado.
Keywords: Inteligencia artificial; Redes neuronales (Computación); Minería de datos; Quechua--Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00