{"id":6750,"date":"2022-06-10T17:30:26","date_gmt":"2022-06-10T15:30:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ibidem-translations.com\/edu\/?p=6750"},"modified":"2022-10-29T18:39:52","modified_gmt":"2022-10-29T16:39:52","slug":"traduccion-automatica-yoruba-ingles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ibidem-translations.com\/edu\/traduccion-automatica-yoruba-ingles\/","title":{"rendered":"Traducci\u00f3n autom\u00e1tica simple: del yor\u00f9b\u00e1 a ingl\u00e9s"},"content":{"rendered":"\n

A free translation by Chema, a Spain-based translator specializing in <\/span>English to Spanish translations<\/span><\/a>, with a growing interest in Machine Learning Models and Machine Translation. <\/span><\/p>\n\n\n\n

An original text written by Abid Ali Awan, originally published in<\/span><\/strong>
<\/span>https:\/\/towardsdatascience.com\/simple-machine-translation-yor%C3%B9b%C3%A1-to-english-1b958ccdc8a1<\/span><\/a> <\/span><\/p>\n\n\n\n

* * *<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo ajustar el modelo multilenguaje PNL de Helsinki para traducir del yor\u00f9b\u00e1 al ingl\u00e9s.<\/h2>\n\n\n\n
\"\"\/
Desaf\u00edo de traducci\u00f3n autom\u00e1tica de yoruba | Zindi<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

En este art\u00edculo construiremos un modelo de traducci\u00f3n autom\u00e1tica para traducir oraciones del yor\u00f9b\u00e1 al ingl\u00e9s. Estas oraciones son de varios tipos, como art\u00edculos de noticias, conversaciones en las redes sociales, transcripciones orales y libros escritos exclusivamente en yor\u00f9b\u00e1.<\/p>\n\n\n\n

La traducci\u00f3n autom\u00e1tica para idiomas de pocos recursos no es habitual, y es bastante dif\u00edcil obtener resultados precisos cuando no hay mucha cantidad de datos disponibles en estos idiomas. Tenemos una base de datos para el texto yoruba (JW300), pero que relacionado con el \u00e1mbito de las religiones. Necesitamos un modelo generalizado que pueda luego utilizarse en m\u00faltiples \u00e1mbitos: en ai4d.ai<\/strong><\/a> <\/strong>vamos a poder encontrar muchos m\u00e1s datos y lo \u00fanico que habr\u00e1 que hacer es alimentar nuestro modelo con estos datos para que de un buen resultado y asegurar el primer puesto en el Desaf\u00edo de traducci\u00f3n autom\u00e1tica de yor\u00f9b\u00e1 AI4D \u2014 Zindi<\/a> .<\/a><\/p>\n\n\n\n

En este proyecto usaremos el modo Helsinki NLP, as\u00ed que hablemos de ellos como organizaci\u00f3n.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Helsinki PNL<\/h3>\n\n\n\n

El Grupo de Investigaci\u00f3n de Tecnolog\u00eda del Lenguaje de la Universidad de Helsinki aliment\u00f3 modelos de PNL (Programaci\u00f3n Neurolingu\u00edstica) de Helsinki. Su objetivo es poder dar una traducci\u00f3n autom\u00e1tica para todos los idiomas que existen. Tambi\u00e9n estudian los mecanismos de procesamiento del lenguaje humano, que incluyen revisi\u00f3n autom\u00e1tica de ortograf\u00eda y gram\u00e1tica, traducci\u00f3n autom\u00e1tica y ASR (Automatic Speech Recognition<\/em> o reconocimiento autom\u00e1tico del habla). Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visite Tecnolog\u00eda <\/a>del lenguaje<\/a>. Estos modelos est\u00e1n disponibles p\u00fablicamente en HuggingFace<\/a> y en GitHub.<\/p>\n\n\n\n

Importaci\u00f3n de memorias esenciales<\/h3>\n\n\n\n