{"id":7514,"date":"2020-09-24T11:13:00","date_gmt":"2020-09-24T11:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/?p=7514"},"modified":"2024-10-09T09:18:33","modified_gmt":"2024-10-09T09:18:33","slug":"marta_ruiz_starting_grant","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/marta_ruiz_starting_grant\/","title":{"rendered":"La investigadora de la UPC Marta Ruiz Costa-Juss\u00e0 recibe una ayuda Starting Grant para estudiar un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica inclusiva"},"content":{"rendered":"\n

4\/09\/2020<\/p>\n\n\n\n

La investigadora Marta Ruiz Costa-Juss\u00e0 ha sido distinguida con ayuda Starting Grant del European Research Council (ERC) para explorar nuevos m\u00e9todos de traducci\u00f3n autom\u00e1tica de texto y voz. Con el proyecto LUNAR estudiar\u00e1 un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica m\u00e1s eficiente que los actuales que ofrezca cualidades similares para lenguas mayoritarias y minoritarias.<\/p>\n\n\n\n

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Marta Ruiz Costa-Juss\u00e0<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Hace a\u00f1os que los diccionarios tradicionales han quedado obsoletos. Las nuevas tecnolog\u00edas han suplantado su funci\u00f3n y la han mejorado, ofreciendo consultas mucho m\u00e1s r\u00e1pidas y completas. Del mismo modo, miles de traductores han visto c\u00f3mo su profesi\u00f3n se ha transformado los \u00faltimos a\u00f1os. Se ha automatizado el proceso m\u00e1s pesado y farragoso de traducir largos textos y el talento humano se focaliza ahora en aspectos m\u00e1s t\u00e9cnicos y abstractos del lenguaje, de momento dif\u00edciles de comprender por las m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

Los softwares de traducci\u00f3n autom\u00e1tica hacen posible un acercamiento cultural sin precedentes, convirtiendo de forma casi instant\u00e1nea textos y voz entre cientos de idiomas. No obstante, a\u00fan hay mucho margen de mejora. Desde 2002, la\u00a0Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya \u00b7 BarcelonaTech (UPC)<\/strong>\u00a0es un referente de la mano de profesores de los departamentos de Teor\u00eda de la Se\u00f1al y Comunicaciones y Ciencias de la Computaci\u00f3n como Jos\u00e9 B. Mari\u00f1o, Jos\u00e9 A. R. Fonollosa y Llu\u00eds M\u00e0rquez.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto LUNAR
<\/strong>Recientemente, la\u00a0investigadora Marta Ruiz Costa-Juss\u00e0, del\u00a0Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n, ha conseguido una ayuda de 1,5 millones de euros del\u00a0Consejo Europeo de Investigaci\u00f3n<\/a>(ERC, por sus siglas en ingl\u00e9s) para desarrollar una investigaci\u00f3n en esta l\u00ednea. Ruiz Costa-Juss\u00e0 ha coordinado con \u00e9xito otros proyectos nacionales e internacionales y ha recibido varios galardones como los\u00a0Google Faculty Research Awards<\/a>\u00a0de 2018 y 2019.<\/p>\n\n\n\n

Con el proyecto\u00a0Lifelong UNiversal lAnguage Representation \u2013 LUNAR<\/strong>\u00a0se investigar\u00e1n varias mejoras en los sistemas neuronales en los que se basa la traducci\u00f3n autom\u00e1tica desde el a\u00f1o 2014. Este sistema, basado en el aprendizaje profundo (del ingl\u00e9s\u00a0deep learning<\/em>), dej\u00f3 atr\u00e1s los sistemas de reglas y estad\u00edstico en que se basaba anteriormente. Los sistemas de reglas necesitaban miles de reglas y enormes diccionarios. Los sistemas estad\u00edsticos necesitaban bancos de traducciones para cada uno de los idiomas (dependencia cuadr\u00e1tica). Aunque los sistemas neuronales tambi\u00e9n tienen esta dependencia con los bancos de traducciones, ofrecen una alternativa a partir de la cual el sistema neuronal establece un idioma intermedio (como si fuera una especie de esperanto de naturaleza matem\u00e1tica) hacia el cual y a partir del cual pasan todas las traducciones. De esta forma, todo el proceso es m\u00e1s \u00e1gil (se pasa a una dependencia lineal) y de mejor calidad, al poderse concentrar todos los esfuerzos en la codificaci\u00f3n y decodificaci\u00f3n de este idioma intermedio.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, este m\u00e9todo \u2013que es el que usan los gigantes de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica\u2013 presenta actualmente alg\u00fan inconveniente. Por ejemplo, al disponer de un \u00fanico codificador y decodificador universal, los idiomas que han alimentado el sistema con menos recursos se ven incapaces de obtener traducciones tan ricas como las que obtienen los idiomas con m\u00e1s recursos. Se trata de lenguas minoritarias, o bien end\u00e9micas de zonas remotas donde no se ha producido una informatizaci\u00f3n completa del idioma.<\/p>\n\n\n\n

Inclusividad idiom\u00e1tica y traducci\u00f3n de voz
<\/strong>El proyecto LUNAR estudiar\u00e1 una soluci\u00f3n al problema de los idiomas infrarrepresentados en las bases de datos de textos y audios que alimentan el sistema. Estableciendo codificadores y decodificadores espec\u00edficos para cada idioma, el objetivo es que la traducci\u00f3n desde el lenguaje intermedio sea lo m\u00e1s rica y completa posible.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, el proyecto LUNAR har\u00e1 posible que este sistema tambi\u00e9n funcione en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica de voz. Este aspecto ser\u00e1 sin duda uno de los m\u00e1s destacados ya que conseguirlo con \u00e9xito supondr\u00eda un gran avance ya que se trata de una funcionalidad que los gigantes de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica a\u00fan no han podido aplicar.<\/p>\n\n\n\n

La \u00e9tica en los sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica
<\/strong>Finalmente, desde el proyecto LUNAR se toma conciencia de los sesgos en las traducciones autom\u00e1ticas actuales. Se trata del sesgo geopol\u00edtico, que consiste en la infrarrepresentaci\u00f3n de lenguas como las africanas o las asi\u00e1ticas que, como se ha mencionado, resulta en peores traducciones desde estos idiomas; el sesgo de g\u00e9nero, que se absorbe inevitablemente de los textos y audios a partir de los cuales se alimenta el sistema y que implican que, por ejemplo, la palabra neutra inglesa \u201cnurse\u201d siempre se traduzca en femenino y \u201cdoctor\u201d en masculino; y el sesgo corporativo, provocado por el hecho que muchos de estos datos provienen de grandes que de alguna forma influyen en el rango de vocabulario y el tipo de informaci\u00f3n empleada por el sistema. Los resultados de LUNAR no ignorar\u00e1n estos sesgos, sino que en la medida de lo posible se reportar\u00e1n y se mitigar\u00e1n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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