Procesamiento del lenguaje natural

Procesamiento del lenguaje natural para sistemas de traducción automática

Este proyecto propone un nuevo enfoque para medir la eficiencia de la traducción automática basada en lenguaje natural. Implementamos algunos atributos de los algoritmos evolutivos utilizando como función objetivo la similitud del coseno en un algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO, por sus siglas en inglés); después evaluamos la precisión de la traducción de un conjunto de textos del inglés al español como banco de pruebas simulado y exploramos el proceso inverso. Los resultados muestran que el algoritmo PSO puede utilizarse para traducir oraciones de varios idiomas con un único identificador; es decir, la tecnología presentada es independiente del par de idiomas. En concreto, mostramos que nuestra función objetivo de similitud del coseno mejora el atributo de velocidad del algoritmo PSO y hace innecesarias las funciones de coste complejas [1].