El lenguaje, la base de la traducción automática neuronal

La traducción automática neuronal ha hecho posible un avance sorprendente en el procesamiento del lenguaje natural. Se trata de un modelo de traducción automática que emplea redes neuronales para interpretar una oración de entrada en un idioma y generar la oración equivalente en otro.

Este método difiere mucho de los anteriores debido a que su red neuronal se alimenta de un enorme volumen de datos y utiliza modelos del lenguaje para así poder adaptarse a cualquier contexto. Dicha red es la responsable de la codificación y decodificación del texto de entrada y salida. De este modo se deja atrás la traducción automática estadística y se hace posible un procesamiento del lenguaje natural más rápido y preciso.

Por todo ello, la traducción automática neuronal constituye una tecnología que aprende constantemente con el fin de mejorar su precisión y aumentar su flexibilidad. Esta evolución ha podido lograrse gracias a la inteligencia artificial (IA).

Relación entre la traducción automática y la inteligencia artificial

Sin duda, la inteligencia artificial ha sido la impulsora de los avances del procesamiento del lenguaje natural que se han producido en la traducción automática. Aunque estos sistemas de traducción todavía no son capaces de captar matices y detalles en los textos como haría un traductor profesional, la IA les ha proporcionado herramientas para que puedan ofrecer traducciones casi humanas.

Gracias a la inteligencia artificial, la traducción automática cuenta con algoritmos avanzados que procesan gran cantidad de información, lo que hace posible su funcionamiento con la mínima intervención humana y proporciona una mayor precisión en el PLN mediante el entrenamiento de motores.

Por supuesto, aún se requieren revisiones por parte de los traductores humanos, sobre todo a la hora de tratar expresiones fijas propias de cada idioma o al traducir textos muy especializados como los literarios.

Con la inteligencia artificial y las redes neuronales, los sistemas de traducción automática son capaces de interpretar el lenguaje humano de manera más profunda. Además, es posible crear modelos basados en IA para realizar otras tareas lingüísticas como la clasificación de textos, la generación de respuestas, la creación de resúmenes, etc.

¿Qué es el aprendizaje automático en la IA?

El aprendizaje automático es el proceso en el que se lleva a cabo el análisis y la exploración de un conjunto de datos para detectar tendencias ocultas o para realizar predicciones. El objetivo es transformar dichos datos en información útil que permita tomar decisiones.

El aprendizaje automático empleado en la traducción automática puede ser supervisado o no supervisado. Se habla de aprendizaje supervisado cuando un ser humano —específicamente, un desarrollador de IA— orienta el proceso para decirle al algoritmo qué debe aprender (datos etiquetados).

Por otro lado, está también el aprendizaje no supervisado, un proceso en el que se detectan patrones ocultos y complejos, pero sin la necesidad de que los desarrolladores de IA supervisen o guíen el procedimiento. Este tipo de aprendizaje está más asociado a la inteligencia artificial moderna.

Además, existe el aprendizaje por refuerzo, un tipo de aprendizaje que consiste en compensar el comportamiento que se desea y penalizar el comportamiento no deseado. Es un tipo de aprendizaje basado en ensayo y error.

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¿Cómo ha evolucionado el aprendizaje de la IA?

La evolución del aprendizaje en el ámbito de la inteligencia artificial ha conllevado la aplicación de nuevas tecnologías y ha dado lugar a poderosas innovaciones, como el internet de las cosas (IoT, Internet of Things).

Tras grandes innovaciones como el primer equipo informático, teórico y analítico propuesto por Charles Babbage en 1834; la creación de la lógica Booleana en 1847 —con operadores que se siguen empleando hoy en día—; y la máquina electromecánica desarrollada por Hollerith en 1890, en 1943 se crea el primer modelo de red neuronal: la base del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

En 1954 se desarrolla el primer modelo de aprendizaje automático mediante ordenador y en 1967 las máquinas adquieren la habilidad de detectar patrones. Posteriormente, en la década de los ochenta, este aprendizaje evoluciona al aprendizaje supervisado.

En los 90 se crean aplicaciones basadas en el aprendizaje automático para aplicaciones web, el aprendizaje de idiomas, el procesamiento de textos, etc.

Más tarde, este aprendizaje da lugar a un modelo más complejo: el modelo de aprendizaje mediante redes neuronales.

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Traducción automática neuronal: industrias y aplicaciones

Entre las aplicaciones de la traducción automática neuronal se encuentran las siguientes:

• Traducir grandes volúmenes de contenido en poco tiempo con una calidad alta sin ayuda del ser humano. Puede resultar de especial interés para empresas que necesitan traducciones inmediatas, por ejemplo, la Cruz Roja, organización que necesita informar sobre los acontecimientos que están desarrollando.

• Traducir contenido repetitivo, como en el caso de guías de usuario o manuales de productos.

• Traducir las solicitudes de los clientes en línea, como en el departamento de servicio de atención al cliente o de soporte técnico, sobre todo si la empresa utiliza sistemas de chat en vivo.

La traducción automática neuronal constituye una tecnología perfecta para las instituciones y las empresas que necesitan realizar exigentes tareas de procesamiento del lenguaje natural y desean obtener traducciones de calidad, flexibles, rápidas y precisas.

Pangeanic es una empresa líder en el procesamiento del lenguaje natural, especializada en traducción automática neuronal, que cuenta con experiencia en el sector bancario, financiero, de la salud y legal, entre otros, y que trabaja con empresas nacionales e internacionales. Póngase en contacto con nosotros y estaremos encantados de ayudarle.