Traducción interactiva basada en segmentos usando grandes modelos de lenguaje
[ES] Hoy en día las máquinas no son capaces de ofrecer traducciones de suficiente calidad en muchos ámbitos por sí mismas. Sin embargo, el tiempo que emplean en obtener dichas traducciones es mucho menor que el que necesitaría un traductor humano. La traducción automática interactiva surge como un p...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/207775 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/207775 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia artificial Traducción automática Traducción interactiva Grandes modelos de lenguaje Artificial intelligence Machine translation Interactive machine translation Large language models Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital |
| Sumario: | [ES] Hoy en día las máquinas no son capaces de ofrecer traducciones de suficiente calidad en muchos ámbitos por sí mismas. Sin embargo, el tiempo que emplean en obtener dichas traducciones es mucho menor que el que necesitaría un traductor humano. La traducción automática interactiva surge como un paradigma que combina la iniciativa de la máquina y la supervisión de un humano experto. En concreto, en un sistema de traducción interactiva basado en segmentos el procedimiento es el siguiente: primero, el ordenador ofrece una traducción preliminar, después, el traductor humano verifica qué partes de la traducción son correctas e introduce algunos (pocos) cambios. Con la nueva información provista por el humano, el ordenador debe ser capaz de elaborar una traducción de mejor calidad. Tras varias iteraciones de este procedimiento se conseguirá una traducción de buena calidad (debido a la supervisión humana) en un tiempo menor del que emplearía un traductor humano (gracias al apoyo de la máquina). El auge de los grandes modelos de lenguaje y las posibilidades que nos ofrecen invitan a introducirlos también en este área. En este trabajo se seleccionarán los modelos que puedan ser más apropiados para utilizarlos en un sistema de traducción interactiva basado en segmentos. Adicionalmente habrán de tenerse en cuenta las restricciones de recursos. Probablemente habrá de hacerse un fine-tuning de dichos modelos y las maquinas disponibles deberán ser capaces de realizar dicho proceso. Para evaluar las prestaciones del sistema a desarrollar se utilizará una porción del dataset Europarl. Concretamente se evaluarán las traducciones entre los pares de lenguas francés-inglés, alemán-inglés y español-inglés. Para cada dirección de traducción se realizará un fine-tuning de cada modelo, se adaptará la generación de texto a una generación en haz restringida y se realizará una simulación de interacción con un traductor humano. Como métricas de evaluación se usarán tanto la puntuación BLEU de las traducciones obtenidas sin supervisión humana, como la tasa de error de palabra (WSR) y la tasa de movimientos de ratón (MAR) de la simulación. |
|---|