Generación automática de un corpus de comprensión lectora para el español a partir de un conjunto de datos en lengua inglesa

• Autor: Monsalve Escudero, Fabricio Andrés
• 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:20.500.14657/167941
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/14894
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Traducción automática; Lectura--Enseñanza con ayuda de computadoras; Procesamiento de lenguaje natural (Computación); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Desde la aparición del computador, la comprensión lectora automática ha sido un tema de interés científico, resultando en diversas investigaciones y técnicas que le permitan a una máquina “comprender” diversos textos. La introducción del aprendizaje de máquina originó un gran cambio en este ámbito de estudio. Esto debido a que mientras los algoritmos de aprendizaje de máquina y procesamiento de lenguaje natural iban evolucionando, se necesitaba mayores cantidades de datos o ejemplos para poder aprender correctamente. Este problema fue abordado por varios estudios científicos, dando origen a un grupo significativo de conjuntos de datos enfocados a distintos tipos de comprensión lectora. Sin embargo, estos conjuntos de datos fueron creados solo para el idioma inglés ya que, hasta la actualidad, los trabajos relacionados a este ámbito se desarrollan en ese idioma. Por ello, hay pocas investigaciones enfocadas en comprensión lectora para otros idiomas como el español, ya que la creación de los conjuntos de datos necesarios demanda una gran cantidad de recursos (horas-hombre de expertos) para lograr un resultado de calidad, lo que hace muy costoso este objetivo. Por lo tanto, se propone una solución de menor costo, apoyándonos en la traducción y validación automática de un conjunto de datos de inglés a español. Específicamente, el conjunto de datos Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), desarrollado por la Universidad de Stanford para la tarea de comprensión de lectura en inglés, cuenta con más de 100,000 pares de preguntas-respuestas planteadas sobre múltiples artículos de Wikipedia, y donde la respuesta a cada pregunta es un segmento de texto contenido explícitamente en los párrafos del artículo. Para lograr este objetivo, se usarán modelos de traducción automática y métricas de validación automática para traducción, para consecuentemente poder entrenar un modelo algorítmico de comprensión lectora en español, el cual podría permitir alcanzar los resultados del estado del arte para el inglés. Posteriormente, se desarrollará una interfaz de programación de aplicaciones (API), la cual servirá para la presentación de los resultados obtenidos. Esta solución representa un desafío computacional e informático debido al gran volumen de datos a tratar, para lo cual se deben realizar procesos eficientes y una correcta utilización de recursos, manteniendo así la viabilidad del proyecto. Asimismo, el uso y aplicación de los resultados obtenidos en este proyecto es de gran variedad, ya que, a partir del entrenamiento de un modelo algorítmico de comprensión lectora, se puede aplicar en sistemas de extracción de información, sistemas de tutoría inteligente, preguntas frecuentes, entre otros. Además, este proyecto busca dejar un precedente y brindar un punto de partida en futuras investigaciones sobre generación automática de conjuntos de datos para comprensión lectora en español, utilizando un enfoque en aprendizaje de máquina y procesamiento de lenguaje natural.