Traducción automática neuronal sin supervisión

Investigación UPV/EHU

La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático requieren supervisión humana, y la traducción automática no es una excepción: el ordenador utiliza millones de traducciones hechas por personas para extraer patrones y, de esta forma, aprender a traducir cualquier texto. Este método funciona bien con pares de idiomas como el inglés y el francés, pues existen muchas traducciones entre ambos. Sin embargo, no es tan efectivo para la gran mayoría de pares de idiomas con recursos limitados, como es el caso del alemán-ruso o el euskera-inglés, por ejemplo.

En este contexto, Mikel Artetxe, Eneko Agirre y Gorka Labaka, investigadores del grupo IXA de la Facultad de Informática de la UPV/EHU, han desarrollado un método de traducción automática basado en el aprendizaje sin supervisión, es decir, sin necesidad de diccionarios o traducciones humanas.

“Imagina que le das a una persona una gran cantidad de libros escritos en chino y otros tantos, distintos, en árabe, con el objetivo de que aprenda a traducir del chino al árabe. A priori parece una tarea imposible para un ser humano. Pero nosotros hemos demostrado que un ordenador es capaz de hacerlo”, afirma Mikel Artetxe, que está realizando su tesis doctoral sobre el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.

Este nuevo método que proponen los investigadores de la UPV/EHU supone un gran avance en el campo de la traducción automática, ya que abre una nueva línea de trabajo que muestra que las redes neuronales, algoritmos informáticos que se inspiran en el cerebro humano, pueden aprender a traducir sin necesidad de traducciones preexistentes.

Se da la casualidad que otro estudio, desarrollado por un equipo de investigadores de Facebook y la Universidad de la Sorbona de París, ha propuesto un método similar. “Es sorprendente -subraya Artetxe- que nuestros métodos sean tan parecidos. Pero al mismo tiempo es positivo, pues significa que esta nueva aproximación va por el buen camino”.

Los dos estudios, de los que se ha hecho eco la revista científica Science en su sección digital de noticias, fueron publicados en el repositorio virtual arXiv con un día de diferencia, y serán presentados en uno de los congresos más relevantes del área, el sexto encuentro internacional sobre el aprendizaje de representaciones (International Conference on Learning Representations – ICLR), que se celebrará en el mes de abril en Vancouver, Canadá.

En los únicos resultados comparables entre ambos estudios, el método del grupo IXA de la UPV/EHU obtuvo resultados ligeramente superiores, con una puntuación BLEU del 15% entre el francés y el inglés. A modo de comparativa, la máxima puntuación la obtienen métodos supervisados como Google Translate con cerca del 40%, si bien una persona supera el 50%. “Estamos en los inicios -aclara Mikel Artetxe- por lo que no sabemos hasta dónde puede llegar esta nueva línea de investigación”.

Referencia:

Mikel Artetxe, Gorka Labaka, Eneko Agirre, Kyunghyun Cho (2017) Unsupervised Neural Machine Translation arXiv:1710.11041

Edición realizada por César Tomé López a partir de materiales suministrados por UPV/EHU Komunikazioa

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