Traducción automática neuronal para lengua nativa peruana

Abstract

La traducción automática (MT) es un subcampo de lingüística compu-tacional que se enfoca en traducir un texto de un idioma a otro. Con el creciente auge del aprendizaje profundo, la Traducción Automática Neuronal (NMT) ha conducido a mejoras notables frente a las técnicas convencionales de Traducción Automática Estadística (SMT) y basadas en reglas. En este presente artículo se aplicó técnicas de Traducción Automática Neuronal para crear un modelo de Tra-ducción Automática Neuronal para la traducción entre el idioma español a que-chua Chanka. Con respecto a la arquitectura del modelo, se usó la arquitectura basados en mecanismos de atención denominada Transformers. Además, este tra-bajo proporciona nuevos recursos que comprenden un nuevo corpus con 119, 000 traducciones paralelas. En cuanto a los resultados experimentales indican en tér-minos de Bi-Lingual Evaluation Understudy (BLEU) un puntaje de 39,5.