Inteligencia Artificial
Elhuyar ha desarrollado un traductor automático neuronal con redes neuronales, que ha sido clasificado en primer lugar en el concurso Biomedical Translation Task para sistemas internacionales.
Según ha explicado Elhuyar, el traductor multilingüe puede utilizarse en el sitio web itzultzailea.eus o puede descargarse la aplicación al móvil. En cualquiera de las dos opciones, permite realizar traducciones introduciendo el texto en el cuadro indicado, seleccionando el idioma al que se quiera traducir y pulsar el botón «Traducir».
En el caso de la aplicación para móvil, no es necesario introducir el texto en la aplicación. Mientras lee algo en el móvil, fuera de la aplicación, basta con seleccionar el texto y pulsar el botón copiar, y aparecerá el icono de la aplicación «Itzultzailea» en el que hay que pulsar.
Asimismo, Elhuyar sigue investigando en sistemas relacionados con la calidad lingüística y en estos momentos está trabajando en un corrector gramatical de textos en euskara basado en redes neuronales. El pasado día 23 presentó los avances de esta investigación en el congreso de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN), por lo que le ha sido otorgado el premio al mejor artículo.
Traducción con redes neuronales
Los sistemas de traducción automática neuronal se basan en la utilización de redes que están compuestas por miles de unidades artificiales cuyo comportamiento se asemeja a las neuronas, pues su activación depende del estímulo que reciben unas de otras. La traducción se genera por asociación, y no por cálculo estadístico.
Los sistemas de traducción neuronal se entrenan o aprenden a partir de grandes corpus paralelos. Es decir, conjuntos de oraciones en una determinada lengua junto con su traducción a otro idioma. La diferencia es que los corpus de los sistemas neuronales deben ser mucho mayores.
Antoni Oliver, director del máster universitario de Traducción y Tecnologías Online de la Universitat Oberta de Catalunya, explica:
Sin embargo, los sistemas neuronales actuales consiguen suficiente calidad como para que sea factible post-editar los resultados de la traducción automática. Ahora bien, aunque los fallos que cometen son más difíciles de detectar, pueden llegar a ser críticos y hacer cambiar completamente el sentido de una oración. Así pues, los traductores pueden formarse en post-edición para aumentar su competitividad en el complejo mercado de la traducción
