Superando Barreras Lingüísticas en PLN

El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) se trata de enseñar a las computadoras a entender los idiomas humanos. Es como intentar hacer que tu gato entienda que quieres que se baje del teclado. Sin embargo, algunos idiomas tienen menos datos disponibles para enseñar a estos modelos informáticos. Estos idiomas se llaman idiomas de bajos recursos (LRLs). Cuando se trata de traducir entre idiomas, tener suficientes ejemplos es clave. Entonces, ¿qué hacemos cuando no hay suficientes ejemplos?

#El Desafío de los LRLs

Imagina tratar de enseñar a alguien a jugar ajedrez pero solo dándole unas pocas piezas en lugar de todo el set. Así se sienten los modelos de NLP al lidiar con los LRLs. Les cuesta realizar tareas como traducción cuando no tienen suficiente material para aprender. Esto lleva a la necesidad de mejores métodos de traducción usando los pocos datos que se tienen.

#Usando Datos Auxiliares

Una forma efectiva de abordar la falta de datos es usar datos paralelos de dominios o idiomas relacionados. Piénsalo como compartir recetas entre amigos. Si tienes una receta que usa papas, pero quieres hacer un plato con batatas, es útil ver cómo tu amigo hizo su plato. De la misma manera, podemos entrenar modelos de traducción usando ejemplos de idiomas o temas que estén algo relacionados.

#Ajuste fino vs. Pre-entrenamiento

Al construir sistemas de traducción, generalmente hay dos formas principales de usar estos datos auxiliares: ajuste fino y pre-entrenamiento.

• Ajuste fino es como darle a tu amigo algunos consejos sobre su cocina basados en tu experiencia. Ya tienes un entendimiento básico y ahora solo necesitas hacer algunos ajustes.

• Pre-entrenamiento es más parecido a volver a la escuela de cocina antes de intentar hacer ese plato de batata. Se trata de empezar desde cero.