Investigadores de la Universidad de Sharjah desarrollan soluciones de inteligencia artificial para la inclusión del árabe y sus dialectos en el procesamiento del lenguaje natural

La Universidad de Sharjah avanza en soluciones de inteligencia artificial para incorporar el árabe y sus dialectos en el procesamiento del lenguaje natural

El árabe es el idioma nacional de más de 422 millones de personas y ocupa el quinto lugar en el uso más extenso a nivel mundial. Sin embargo, ha sido ampliamente pasado por alto en el procesamiento del lenguaje natural. El idioma común utilizado ha sido el inglés. ¿Es esto porque es difícil usar el alfabeto árabe? La respuesta parcialmente sí, pero los investigadores han estado trabajando en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial para procesar el árabe y sus diferentes dialectos. 

La investigación reciente tiene el potencial de revolucionar la forma en que los hablantes de árabe utilizan la tecnología y facilitar la comprensión e interacción con el crecimiento en tecnología. Los desafíos surgen debido a la naturaleza compleja y rica del idioma árabe. El árabe es un idioma altamente inflexionado con ricos prefijos, sufijos y un sistema de formación de palabras basado en raíces. Las palabras pueden tener múltiples formas y pueden derivarse de la misma raíz. El texto en árabe puede carecer de signos diacríticos y vocales, lo que afecta la precisión del análisis de texto y las tareas de aprendizaje automático.

Los dialectos árabes pueden variar significativamente de una región a otra, y construir modelos que puedan comprender y generar texto en múltiples dialectos es un desafío considerable. Debido a la necesidad de más espacios entre palabras, el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) es bastante difícil. NER es una tarea de NLP para identificar y clasificar entidades nombradas en el texto. Es crucial para la extracción de información, el análisis de texto y la comprensión del lenguaje. Abordar estos desafíos en el PLN árabe requiere el desarrollo de herramientas especializadas, recursos y modelos adaptados a las características únicas del idioma.

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Los investigadores de la Universidad de Sharjah desarrollaron un sistema de aprendizaje profundo para utilizar el idioma árabe y sus variedades en aplicaciones relacionadas con el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), un subcampo interdisciplinario de la lingüística, la informática y la inteligencia artificial. En comparación con otros modelos basados en IA, su modelo abarca una gama más amplia de variaciones dialectales en árabe.

El PLN árabe necesita recursos más sólidos disponibles para idiomas como el inglés. Esto incluye corpora, datos etiquetados y modelos preentrenados, que son cruciales para desarrollar y entrenar sistemas de PLN. Para abordar este problema, los investigadores han construido un conjunto de datos dialectales grande, diverso y libre de sesgos al fusionar varios conjuntos de datos distintos.

Los modelos como los modelos clásicos y de aprendizaje profundo se entrenaron con estos conjuntos de datos. Estas herramientas mejoraron el rendimiento del chatbot al identificar y comprender con precisión diversos dialectos árabes, lo que permite a los chatbots proporcionar respuestas más personalizadas y relevantes. El trabajo de investigación del equipo también ha recibido un interés extracurricular significativo, especialmente de importantes corporaciones tecnológicas como IBM y Microsoft, ya que pueden garantizar una mayor accesibilidad para las personas con discapacidades.

Los sistemas de reconocimiento de voz construidos sobre estos dialectos específicos permitirán un reconocimiento más preciso de comandos de voz y servicios para personas con discapacidades. El PLN árabe también se puede utilizar en aplicaciones multilingües y translingüísticas, como la traducción automática y la localización de contenido para empresas que apuntan a mercados de habla árabe.

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