Corrector ortográfico neuronal para errores ortográficos multilingües adversarios para lenguas amazónicas peruanas

• Autor: Cardoso Yllanes, Gerardo
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/187499
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/23755
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales (Computación); Lingüística computacional; Lenguas indígenas--Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Para combatir los ataques de ejemplos adversarios, se propuso implementar un modelo de reconocimiento de palabras y entrenarlo con oraciones creadas a través de diferentes técnicas de generación de data aumentada para cuatro lenguas amazónicas peruanas de pocos recursos: Shipibo-Konibo, Asháninka, Yanesha y Yine. Observamos que, para la gran mayoría de experimentos, el modelo propuesto logró corregir oraciones con palabras con errores ortográficos. Los modelos que fueron entrenados mediante oraciones creadas a través de los canales de errores de ambigüedad fonema-grafema y desnormalización; y, el modelo de ensamble, se desempeñaron mejor al momento de evaluarlos con los corpus creados por profesores de las lenguas. Finalmente, se implementó un prototipo del corrector ortográfico neuronal, en donde se encuentran todos los modelos entrenados en la presente investigación.