Corrección ortográfica de lenguas amazónicas usando redes neuronales secuencia a secuencia

• Autor: Lara Avila, César Jesús
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/16265
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/16265
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Lingüística computacional; Lenguas indígenas--Perú; Redes neuronales; Ortografía; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

De acuerdo a la Base de Datos Oficial de Pueblos Indígenas u Originarios (BDPI), el Perú cuenta con 55 pueblos indígenas, identificados hasta la fecha; que hablan al menos 47 lenguas originarias y que según el Documento Nacional de Lenguas Originarias del Perú están divididos en 19 familias lingüísticas, siendo las familias Pano y Arawak las que presentan una mayor cantidad de lenguas, ambas con 10 lenguas. En este trabajo, se plantea un modelo de corrección ortográfica utilizando modelos de redes neuronales profundas, a nivel de caracteres, en lenguas de las dos familias antes mencionadas: Shipibo-Konibo de la familia Pano y Yanesha, Yine y Ashaninka para la familia Arawak. Para ello se han realizamos experimentos en conjuntos de datos obtenidos de páginas como PerúEduca, incorporando errores ortográficas cometidos a nivel de caracteres, en modelos secuencia a secuencia (seq2seq) que han demostrado recientemente ser un marco exitoso para varias tareas de procesamiento de lenguaje natural, incluyendo el proceso de corrección ortográfica.