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Martínez Ramírez, Yobani
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Rocha Peña , Luis Enrique
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Montes Santiago, Reyna Elisa
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México
México
La revitalización de las lenguas indígenas es de suma importancia para preservar la diversidad cultural y el conocimiento ancestral que representan. En la actualidad, las tecnologías como la inteligencia artificial (IA) ofrecen oportunidades sin precedentes para apoyar estos esfuerzos mediante la traducción automática (TA) y las redes neuronales (RN). Este trabajo de investigación se centra en detallar la arquitectura de un traductor automático para idiomas indígenas con escasos recursos lingüísticos. La propuesta considera el modelo de red neuronal transformer, el cual utiliza un corpus paralelo y técnicas de alineación automática. Para evaluar la calidad de las traducciones se implementa una arquitectura funcional mediante un sistema de traducción del idioma español al idioma mixteco, donde la métrica principal es BLEU. Para ello, se preparó un corpus de conocimiento con riqueza gramatical de 1.1K de palabras y frases del idioma mixteco. Los resultados de la calidad de la traducción son relativamente bajos, ya que se considera que este rendimiento es aún limitado debido al pequeño tamaño del corpus por lo que se concluye con propuestas interesantes para mejorar la calidad de la traducción automática.
The revitalization of indigenous languages is of utmost importance to preserve the cultural diversity and ancestral knowledge they represent. Currently, technologies such as artificial intelligence (AI) offer unprecedented opportunities to support these efforts through machine translation (MT) and neural networks (NR). This research work focuses on detailing the architecture of a machine translator for indigenous languages with scarce linguistic resources. The proposal considers the transformer neural network model, which uses a parallel corpus and automatic alignment techniques. To evaluate the quality of the translations, a functional architecture is implemented by means of a translation system from Spanish to Mixtec, where the main metric is BLEU. For this purpose, a knowledge corpus with a grammatical richness of 1.1K words and phrases from the Mixtec language was prepared. The translation quality results indicate a low quality of translation from Spanish to Mixtec. It is considered that this performance is still limited due to the small size of the corpus so it is concluded with interesting proposals to improve the quality of machine translation.
