Arlette
23-01-2018, 10:56 PM
El investigador español Mikel Artetxe y otros ingenieros de la Universidad del País Vasco (UPV) han desarrollado un traductor basado en aprendizaje no supervisado, lo que se conoce como “machine learning”.
“Simplemente, coge un texto en un idioma, otro texto diferente en otro idioma y el sistema aprende a traducir de uno a otro por sí mismo”, dice Artetxe a Teknautas de El Confidencial.
El especialista explica que es como si alguien pudiera aprender las equivalencias entre palabras de dos idiomas distintos a partir de dos libros, sin ayuda de un diccionario o de una gran cantidad de textos, como sucede con Google Traductor.
“Esto, que parece imposible para los humanos, es totalmente factible para un ordenador”, añade el investigador.
Por ahora, el sistema solo sirve para traducir textos. Según Artetxe, su creación podría en el futuro trabajar con voz y hasta con imágenes.
Para Núria Bel, del Instituto de Lingüística Aplicada de la Universidad Pompeu Fabra, es positiva la dirección tomada por el equipo de la UPV. “En cualquier sistema de procesamiento de lenguaje natural, no depender de la supervisión y mejorar las técnicas de aprendizaje y generalización intentando reducir la necesidad de datos siempre es una buena línea de investigación”, opina.
“Simplemente, coge un texto en un idioma, otro texto diferente en otro idioma y el sistema aprende a traducir de uno a otro por sí mismo”, dice Artetxe a Teknautas de El Confidencial.
El especialista explica que es como si alguien pudiera aprender las equivalencias entre palabras de dos idiomas distintos a partir de dos libros, sin ayuda de un diccionario o de una gran cantidad de textos, como sucede con Google Traductor.
“Esto, que parece imposible para los humanos, es totalmente factible para un ordenador”, añade el investigador.
Por ahora, el sistema solo sirve para traducir textos. Según Artetxe, su creación podría en el futuro trabajar con voz y hasta con imágenes.
Para Núria Bel, del Instituto de Lingüística Aplicada de la Universidad Pompeu Fabra, es positiva la dirección tomada por el equipo de la UPV. “En cualquier sistema de procesamiento de lenguaje natural, no depender de la supervisión y mejorar las técnicas de aprendizaje y generalización intentando reducir la necesidad de datos siempre es una buena línea de investigación”, opina.