| Summary: | Actualmente, existe información que debe estar disponible para todos los habitantes de
nuestro país, tales como textos educativos, leyes y noticias. Sin embargo, a pesar que el Perú es un
país multilingüe, la mayoría de textos se encuentran redactados únicamente en español. Una de las
razones por las que no se traducen estos textos a otras lenguas habladas en nuestro país es porque
el proceso es costoso y requiere de mucho tiempo. Por este motivo se propone desarrollar un
traductor automático basado en colecciones de textos, también llamados corpus, que utilice
métodos estadísticos y pueda servir de apoyo una plataforma de software de traducción automática
de texto entre el español y el shipibo-konibo.
Para implementar un método estadístico, es necesario contar con corpus paralelos en los
idiomas a traducir. Esto representa un problema, pues existen muy pocos textos escritos en shipibokonibo,
y la mayoría de estos no cuenta con una traducción al español. Por este motivo es necesario
construir corpus paralelos en base a dos procesos: la traducción de textos del shipibo-konibo al
español (y viceversa) y la alineación semi-automática de los textos bilingües disponibles. Con los
corpus paralelos obtenidos, se puede entrenar y validar un traductor automático, a fin de encontrar
los parámetros que generan las mejores traducciones. Además, en base a los resultados obtenidos,
se determinará la etapa en la que el traductor estadístico se integrará a la plataforma de software de
traducción automática que será implementada por investigadores del Grupo de Reconocimiento de
Patrones e Inteligencia Artificial Aplicada (GRPIAA) y el departamento de lingüística de la PUCP. === Tesis
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