Implementación de algoritmos para la identificación automática de lenguas originarias peruanas en un repositorio digital

• Autor: Espichán Linares, Alexandra Mercedes
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/148812
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/13482
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema de reconocimiento de patrones--Lingüística; Lenguas índigenas--Perú; Lingüística--Procesamiento de datos; Lingüística computacional; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Debido a la revitalización lingüística en el Perú a lo largo de los últimos años, existe un creciente interés por reforzar la educación bilingüe en el país y aumentar la investigación enfocada en sus lenguas nativas. Asimismo, hay que considerar que en el Perú actualmente alrededor de 4 millones de personas hablan alguna de las 47 lenguas nativas conservadas. Por tanto, hay una gran variedad de lenguas con las cuales trabajar, por lo que sería de utilidad contar con herramientas automáticas que permitan agilizar algunas tareas en el estudio e investigación de dichas lenguas. De este modo, y desde el punto de vista de la informática, una de las primeras y principales tareas lingüísticas que incorporan métodos computacionales es la identificación automática de lenguaje, la cual se refiere a determinar el lenguaje en el que está escrito un texto dado, el cual puede ser un documento, un párrafo o incluso una oración. Este además es un paso esencial en el procesamiento automático de los datos del mundo real, donde una multitud de lenguajes pueden estar presentes, ya que las técnicas de procesamiento del lenguaje natural típicamente presuponen que todos los documentos a ser procesados están escritos en un lenguaje dado. Por lo tanto, este trabajo se enfoca en tres pasos: (1) en construir desde cero un corpus anotado digital para 49 lenguas y dialectos indígenas peruanos, (2) en adaptarse a los enfoques de aprendizaje de máquina estándar y profundo para la identificación de lenguas, y (3) en comparar estadísticamente los resultados obtenidos. Los resultados obtenidos fueron prometedores, el modelo estándar superó al modelo de aprendizaje profundo tal como se esperaba, con una precisión promedio de 95.9%. En el futuro, se espera que se aproveche el corpus y el modelo para tareas más complejas.