{"id":6195,"date":"2021-06-15T12:41:02","date_gmt":"2021-06-15T10:41:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/?p=6195"},"modified":"2024-03-04T12:38:18","modified_gmt":"2024-03-04T11:38:18","slug":"evolucion-traduccion-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/evolucion-traduccion-automatica\/","title":{"rendered":"Evoluci\u00f3n de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica."},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">Traducci\u00f3n de Mauri, <\/span><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">traductor ingles &#8211; espa\u00f1ol<\/span><\/a><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"> experto en Machine Translation.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">Texto original escrito por Some Aditya Mandal y publicado en towardsdatascience.com<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\">***<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En 1949,\nWarren Weaver, investigador de la Fundaci\u00f3n Rockefeller, present\u00f3 una serie de\npropuestas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica basadas en la teor\u00eda de la informaci\u00f3n y en\nlos \u00e9xitos obtenidos en el descifrado de c\u00f3digos durante la Segunda Guerra\nMundial.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al cabo de unos a\u00f1os, la investigaci\u00f3n sobre la traducci\u00f3n autom\u00e1tica comenz\u00f3 en serio en muchas universidades estadounidenses. Tal y como describe el Informe Hutchins, el 7 de enero de 1954 comenz\u00f3 el experimento Georgetown-IBM, <span style=\"background-color:#eeeeee\" class=\"background-color\">el ordenador IBM 701 tradujo autom\u00e1ticamente al Ingl\u00e9s 60 frases en Ruso, por primera vez en la historia.<\/span> Fue la primera demostraci\u00f3n p\u00fablica de un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica y suscit\u00f3 un gran inter\u00e9s entre los medios de comunicaci\u00f3n y el p\u00fablico.<\/p>\n\n\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">Disclaimer: Este es un ejercicio de traducci\u00f3n realizado por un estudiante de traducci\u00f3n en pr\u00e1cticas. Si lo que necesitas son\u00a0<\/span><\/em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>servicios de <\/em><\/span><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones.php\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>traducci\u00f3n profesional<\/em><\/span><\/a><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">, contacta con la\u00a0<\/span><\/em><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>agencia de traducci\u00f3n<\/em><\/span><\/a><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">\u00a0Ibidem Group, que ofrece tanto\u00a0<\/span><\/em><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones-barcelona.php\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>traducciones en Barcelona<\/em><\/span><\/a><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">\u00a0como\u00a0<\/span><\/em><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones-madrid.php\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>traducciones en Madrid<\/em><\/span><\/a><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">.<\/span><\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El informe\nALPAC afirmaba que las m\u00e1quinas no pueden competir con la calidad de la\ntraducci\u00f3n humana y suger\u00eda que se dejara de financiar la traducci\u00f3n\nautom\u00e1tica. Sin embargo, varios investigadores siguieron estudiando c\u00f3mo\nutilizar la m\u00e1quina para crear traducciones autom\u00e1ticas de idiomas. La mayor\u00eda\nde estas investigaciones se concentraron en pares de idiomas limitados con\nentradas limitadas y motores basados en reglas. En la d\u00e9cada de 1980, se\nutilizaba un n\u00famero importante de motores de traducci\u00f3n autom\u00e1tica que se\nbasaban en tecnolog\u00edas de mainframe, como SYSTRAN, Logos, etc.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/1732\/1*XuR_iuPOuY-8i5A3cGmcBw.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-light-blue ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">INDICE<\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/evolucion-traduccion-automatica\/#Traduccion_automatica_estadistica\" >Traducci\u00f3n\nautom\u00e1tica estad\u00edstica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/evolucion-traduccion-automatica\/#Traduccion_automatica_neuronal\" >Traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/evolucion-traduccion-automatica\/#La_traduccion_automatica_neuronal_de_Google\" >La traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal de Google<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Traduccion_automatica_estadistica\"><\/span><strong>Traducci\u00f3n\nautom\u00e1tica estad\u00edstica<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/J90-2002\">Brown et alia (1990) <\/a>propusieron el uso de m\u00e9todos estad\u00edsticos en las traducciones autom\u00e1ticas. Propusieron un proceso de traducci\u00f3n en el que el texto de origen se divide en un conjunto de ubicaciones fijas, luego se utiliza el glosario para seleccionar el conjunto de ubicaciones fijas para crear una secuencia y, por \u00faltimo, las palabras en las ubicaciones fijas de destino se reorganizan para formar una frase de destino. Desarrollaron con \u00e9xito las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas para la creaci\u00f3n autom\u00e1tica de glosarios y la ordenaci\u00f3n de las secuencias de palabras de destino, pero no proporcionaron ejemplos de oraciones traducidas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/J93-2003\">Brown et alia (1993) <\/a>describieron una serie de cinco modelos estad\u00edsticos para el proceso de traducci\u00f3n y dieron algoritmos para estimar los par\u00e1metros de estos modelos dado un conjunto de pares de frases biling\u00fces. Estos modelos se consideraron posteriormente como los modelos de alineaci\u00f3n de IBM. Definieron el concepto de alineaci\u00f3n palabra por palabra entre el par de frases biling\u00fces. Su algoritmo asignaba una probabilidad a cada una de estas alineaciones palabra por palabra para cualquier par de frases. Aunque su investigaci\u00f3n se limit\u00f3 a traducciones menores del ingl\u00e9s y el franc\u00e9s, supuso una mejora considerable de la alineaci\u00f3n de las relaciones palabra por palabra en el par de frases.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/611\/1*RI9E4Uan4bbeFB9tmv4YFw.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/C96-2141\">Vogel et alia (1996) <\/a>describieron un nuevo modelo para la alineaci\u00f3n de palabras en la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica Estad\u00edstica utilizando un Modelo de Markov Oculto de primer orden, ya que resolv\u00eda el problema de la alineaci\u00f3n temporal para el reconocimiento del habla. La idea principal del modelo era hacer que las probabilidades de alineaci\u00f3n palabra por palabra dependieran de las posiciones de alineaci\u00f3n en lugar de las posiciones absolutas. El modelo basado en HMM produjo probabilidades de traducci\u00f3n a la par que el modelo de alineaci\u00f3n de mezcla y las alineaciones de posici\u00f3n fueron mucho m\u00e1s suaves en el modelo basado en HMM.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/W99-0604\">Och et alia (1999) <\/a>describieron un m\u00e9todo para determinar las clases de palabras biling\u00fces que se utilizan en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica estad\u00edstica. Desarrollaron un criterio de optimizaci\u00f3n basado en el enfoque de m\u00e1xima probabilidad y describieron adem\u00e1s un algoritmo de agrupaci\u00f3n. Los resultados de sus experimentos mostraron que el uso de clases de palabras biling\u00fces mejoraba significativamente las traducciones autom\u00e1ticas estad\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*VMsuEe0XNzi2WGxKMnHgew.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/P01-1067\">Yamada et alia (2001) <\/a>propusieron un modelo de traducci\u00f3n estad\u00edstica basado en la sintaxis. Su modelo transformaba un \u00e1rbol de parseo del idioma de origen en una cadena del idioma de destino aplicando operaciones estoc\u00e1sticas en cada nodo. Dichas operaciones capturaban las diferencias ling\u00fc\u00edsticas, como el orden de las palabras y el marcado de may\u00fasculas y min\u00fasculas. El modelo produjo alineaciones de palabras que eran mejores que las producidas por el modelo 5 de IBM.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/N03-1017\">Koehn et alia (2003<\/a>) propusieron un nuevo modelo de traducci\u00f3n basado en frases y un algoritmo de descodificaci\u00f3n que les permiti\u00f3 evaluar y comparar varios modelos de traducci\u00f3n basados en frases propuestos anteriormente. Dise\u00f1aron un marco uniforme para comparar otros modelos de traducci\u00f3n diferentes. El modelo propuesto por Koehn et. al(2003) se bas\u00f3 en el modelo de canal ruidoso de Brown et. al(1993) y utilizaron la regla de Bayes para reformular la probabilidad de traducci\u00f3n de una frase extranjera en franc\u00e9s al ingl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www3.nd.edu\/~dchiang\/papers\/chiang-acl05.pdf\">Chiang et alia (2005) <\/a>presentaron un modelo de traducci\u00f3n autom\u00e1tica basado en frases que utilizaba frases jer\u00e1rquicas -frases que conten\u00edan subfrases- y propusieron el uso de frases jer\u00e1rquicas que consist\u00edan tanto en palabras como en subfrases para abordar este problema. Su modelo se basaba en una gram\u00e1tica libre de contexto sincr\u00f3nica ponderada. El modelo constru\u00eda traducciones parciales utilizando las frases jer\u00e1rquicas y luego las combinaba en serie en un modelo est\u00e1ndar basado en frases. En lugar de utilizar el enfoque tradicional de canales ruidosos, utilizaron un modelo log-lineal m\u00e1s general.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Traduccion_automatica_neuronal\"><\/span><strong>Traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En 2013, <a href=\"https:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/D13-1176\">Kalchbrennery Blunsom(2013<\/a>) propusieron una nueva estructura\nde codificador-decodificador de extremo a extremo para la traducci\u00f3n autom\u00e1tica<a href=\"https:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/D13-1176\">. <\/a>Introdujeron una clase de modelos probabil\u00edsticos de\ntraducci\u00f3n continua denominados Modelos de Traducci\u00f3n Continua Recurrente, que\nse basaban exclusivamente en representaciones continuas de palabras, frases y\noraciones y no se basaban en alineaciones o unidades de traducci\u00f3n frasal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.3215\">Sutskeveret al.(2014) <\/a>propusieron el uso de redes\nneuronales profundas en el aprendizaje secuencia a secuencia para las\ntraducciones autom\u00e1ticas. Su m\u00e9todo utiliz\u00f3 una memoria a corto plazo de varias\ncapas (LSTM) para asignar la secuencia de entrada a un vector de dimensiones\nfijas y, a continuaci\u00f3n, utiliz\u00f3 otra LSTM profunda para descodificar la\nsecuencia de destino a partir del vector. Sus resultados demostraron que un\nsistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neural con una LSTM profunda de gran tama\u00f1o y\nun vocabulario limitado puede superar a un sistema est\u00e1ndar basado en SMT.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*rfhiI4ZvbphNrpBLTTct6A.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cho et. al (2014) propusieron un nuevo modelo de red\nneuronal con dos redes neuronales recurrentes (RNN) como codificador y\ndecodificador. Una RNN codifica una secuencia de s\u00edmbolos en una representaci\u00f3n\nvectorial de longitud fija, mientras que la otra decodifica la representaci\u00f3n\nen otra secuencia de s\u00edmbolos. Sus resultados mostraron que la RNN\ncodificadora-decodificadora era capaz de capturar tanto las estructuras\nsem\u00e1nticas como sint\u00e1cticas de las frases.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1409.0473\">Bahdanauet. al (2014) <\/a>propusieron un m\u00e9todo que permit\u00eda\nque un modelo buscara autom\u00e1ticamente partes de una frase de origen que fueran\nrelevantes para predecir una palabra de destino, sin tener que formar estas\npartes como un segmento duro expl\u00edcitamente. Con este enfoque, lograron un rendimiento\nde traducci\u00f3n comparable al del sistema de \u00faltima generaci\u00f3n basado en frases\nen la tarea de traducci\u00f3n del ingl\u00e9s al franc\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1508.04025\">Luong et. al (2015) <\/a>propusieron dos clases efectivas de\nmecanismos de atenci\u00f3n, un enfoque global que siempre atiende a todas las\npalabras de origen y uno local que solo mira un subconjunto de palabras de\norigen a la vez.Su modelo de conjunto utilizando diferentes arquitecturas de\natenci\u00f3n estableci\u00f3 un nuevo resultado del estado del arte en la tarea de\ntraducci\u00f3n de ingl\u00e9s a alem\u00e1n WMT&#8217;15 con 25,9 puntos BLEU.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1602.02410\">Jozefowiczet. al (2016) <\/a>experimentaron con diferentes\nmodelos de redes neuronales en diferentes tama\u00f1os de corpus, sus experimentos\nmostraron que las RNN pueden ser entrenadas en grandes cantidades de datos, y\nsuperan a los modelos de la competencia, incluyendo N-gramas cuidadosamente\najustados. Sus experimentos mostraron que una LSTM LM grande y regularizada,\ncon capas de proyecci\u00f3n y entrenada con una aproximaci\u00f3n al Softmax verdadero\ncon muestreo de importancia se desempe\u00f1\u00f3 mucho mejor que los N-gramas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En los\nresultados de la Primera Conferencia sobre Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (WMT&#8217;16), los\nsistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neural que participaron en la evaluaci\u00f3n de\nla WMT superaron al sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica estad\u00edstica basado en\nfrases en hasta 3 puntos BLEU (<a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/W16-2302\">Bojar et. al 2016<\/a>).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Philip Koehn\nescribi\u00f3: <em>\u00abLa traducci\u00f3n autom\u00e1tica neural (NMT) es un nuevo enfoque\nemocionante y prometedor de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica. Sin embargo, aunque la\ntecnolog\u00eda es prometedora, a\u00fan nos queda camino por recorrer hasta llegar a\nimplementaciones comerciales que puedan rivalizar con la traducci\u00f3n autom\u00e1tica\nbasada en reglas (RBMT) y la traducci\u00f3n autom\u00e1tica estad\u00edstica (SMT) en todos\nlos casos de uso. Algunas afirmaciones recientes de los actores del sector que\nsugieren que la calidad casi humana est\u00e1 a la vuelta de la esquina para todos\nnosotros, podr\u00edan ser un poco simplificadas\u00bb<\/em>. Argument\u00f3 que, aunque\nlos sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neural produzcan resultados de calidad\nsuperior, es muy dif\u00edcil implantar estos sistemas a escala industrial, ya que\nse necesitar\u00eda una enorme inversi\u00f3n en infraestructura para procesar las\ntraducciones.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*oVTGg6nCg6LDwtVMv604oQ.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"La_traduccion_automatica_neuronal_de_Google\"><\/span><strong>La traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal de Google<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1609.08144\">Wu et al (2016) <\/a>propusieron un modelo que sigue el\nmarco com\u00fan de aprendizaje secuencia a secuencia <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.3215\">Sutskever.(2014) <\/a>con atenci\u00f3n <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1409.0473\">Bahdanauet. al (2014)<\/a>. El modelo tiene tres componentes:\nuna red codificadora, una red decodificadora y una red de atenci\u00f3n. La red\ncodificadora convierte una frase fuente en una lista de vectores, un vector por\ns\u00edmbolo de entrada. Cuando esta lista de vectores se pasa a la red\ndecodificadora, \u00e9sta produce un s\u00edmbolo cada vez hasta que encuentra el s\u00edmbolo\nespecial de fin de frase (EOS). El codificador y el descodificador est\u00e1n\nconectados a trav\u00e9s de un m\u00f3dulo de atenci\u00f3n que permite al descodificador\ncentrarse en diferentes regiones de la frase fuente durante el curso de la\ndescodificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*MO6EkNkDyw4XQytCeHdRdg.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La\ndescripci\u00f3n de la arquitectura de <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1609.08144\">Wu et al (2016) <\/a>es la siguiente. A la izquierda est\u00e1\nla red codificadora, a la derecha la red decodificadora y en el centro el\nm\u00f3dulo de atenci\u00f3n. La capa inferior del codificador es bidireccional: los\nnodos rosas recogen informaci\u00f3n de izquierda a derecha, mientras que los nodos\nverdes recogen informaci\u00f3n de derecha a izquierda. Las otras capas del\ncodificador son unidireccionales. Las conexiones residuales parten de la\ntercera capa desde abajo en el codificador y el decodificador. El modelo se\ndivide en varias GPU para acelerar el entrenamiento. En su configuraci\u00f3n,\ntienen 8 capas LSTM de codificaci\u00f3n (1 capa bidireccional y 7 capas\nunidireccionales) y 8 capas de decodificaci\u00f3n. Con esta configuraci\u00f3n, una\nr\u00e9plica del modelo se divide en 8 partes y se coloca en 8 GPUs diferentes que\nsuelen pertenecer a una misma m\u00e1quina. Durante el entrenamiento, las capas\ncodificadoras bidireccionales inferiores calculan primero en paralelo. Una vez\nque ambas terminan, las capas codificadoras unidireccionales comienzan a\ncomputar, cada una en una GPU distinta. Para mantener el mayor paralelismo\nposible durante la ejecuci\u00f3n de las capas decodificadoras, utilizaron la salida\nde la capa decodificadora inferior s\u00f3lo para obtener el contexto de atenci\u00f3n\nrecurrente, que se env\u00eda directamente a todas las capas decodificadoras\nrestantes. La capa softmax tambi\u00e9n se particiona y se coloca en m\u00faltiples GPUs.\nDependiendo del tama\u00f1o del vocabulario de salida, las hacen funcionar en las\nmismas GPU que las redes de codificaci\u00f3n y decodificaci\u00f3n, o las hacen\nfuncionar en un conjunto separado de GPU dedicadas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/700\/1*NASa_01dJ4zV6vROTtpXaQ.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Su red\ndecodificadora se implementa como una amalgama de una red RNN y una capa\nsoftmax. La red RNN decodificadora crea un estado oculto para el siguiente\ns\u00edmbolo a predecir, que luego pasa por la capa softmax para generar una\ndistribuci\u00f3n de probabilidad sobre los s\u00edmbolos de salida candidatos. En sus\nexperimentos, los autores descubrieron que los sistemas de traducci\u00f3n\nautom\u00e1tica neuronal deben contar con redes RNN profundas para el codificador y\nel decodificador a fin de lograr una buena precisi\u00f3n, ya que necesitan captar\nlas diminutas irregularidades de los idiomas de origen y destino. El modelo de\natenci\u00f3n que implementaron en su investigaci\u00f3n es similar al de <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1409.0473\">Bahdanauet. al (2014)<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/655\/1*UUqw-WeFHbRieDdoO5AzBQ.png\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1609.08144\">Wu et al (2016) <\/a>reconocieron el hecho de que el\nsimple hecho de a\u00f1adir m\u00e1s capas de LSTM hace que la red sea m\u00e1s lenta y\ndif\u00edcil de entrenar, probablemente debido a los problemas de explosi\u00f3n y\ndesaparici\u00f3n del gradiente. La conexi\u00f3n residual mejor\u00f3 en gran medida el flujo\nde gradiente en el paso hacia atr\u00e1s, lo que les permiti\u00f3 entrenar sus redes\ncodificadoras y decodificadoras con 8 capas LSTM. Utilizaron las conexiones\nbidireccionales para la capa codificadora inferior mientras manten\u00edan las otras\ncapas unidireccionales para permitir la m\u00e1xima paralelizaci\u00f3n durante el\nc\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1609.08144\">Wu et al (2016) <\/a>utilizaron dos corpus p\u00fablicos\nWMT&#8217;14 de ingl\u00e9s a franc\u00e9s e ingl\u00e9s a alem\u00e1n como referencia para sus sistemas\nde traducci\u00f3n autom\u00e1tica neural. Adem\u00e1s de estos corpus disponibles\np\u00fablicamente, utilizaron el corpus de producci\u00f3n de traducciones de Google, que\nes mucho m\u00e1s grande que el corpus WMT para un par de idiomas determinado. El\nWMT En-&gt;Fr contiene 36 millones de pares de frases, mientras que el\nEn-&gt;De contiene 5 millones de pares de frases. Los autores evaluaron sus\nmodelos mediante la realizaci\u00f3n de evaluaciones humanas en paralelo con la\nm\u00e9trica est\u00e1ndar de puntuaci\u00f3n BLEU. Las puntuaciones paralelas oscilaron entre\n0 y 6. Una puntuaci\u00f3n de 0 significa \u00abtraducci\u00f3n completamente sin\nsentido\u00bb y una puntuaci\u00f3n de 6 significa \u00abtraducci\u00f3n perfecta: el\nsignificado de la traducci\u00f3n es completamente coherente con la fuente y la gram\u00e1tica\nes correcta\u00bb. Entrenaron los modelos utilizando el sistema que\nimplementaron en TensorFlow. Utilizaron modelos basados en palabras, en\ncaracteres, en caracteres mixtos y varios modelos de palabras con diferentes\ntama\u00f1os de vocabulario para los experimentos. La tabla resume los resultados\nque obtuvieron en el conjunto de datos WMT En -&gt;Fr. Su mejor modelo,\nWPM-32K, obtuvo una puntuaci\u00f3n BLEU de 38,95. El WMT En -&gt;De fue mucho m\u00e1s\ndif\u00edcil que el En-&gt;Fr debido al menor tama\u00f1o de los datos de entrenamiento y\na que el alem\u00e1n es una lengua m\u00e1s rica morfol\u00f3gicamente que necesita\nvocabulario para los modelos de palabras. Su mejor modelo, WPM-32K, obtuvo una\npuntuaci\u00f3n BLEU de 24,61.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/338\/1*BRXaaf8Dr0WqwE--bI8g4A.png\" alt=\"\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s,\nutilizaron el entrenamiento RL para afinar la puntuaci\u00f3n BLEU de las frases\ntras el entrenamiento normal de m\u00e1xima verosimilitud. Ensamblaron 8 modelos\nrefinados con RL y obtuvieron un resultado de vanguardia de 41,6 puntos BLEU en\nel conjunto de datos WMT En-&gt;Fr. Obtuvieron un resultado de vanguardia de\n26,30 puntos BLEU en el conjunto de datos WMT En-&gt;De. Las cuatro\ntraducciones fueron: 1) la mejor traducci\u00f3n basada en frases descargada del\nsitio web de statmt, 2) un conjunto de 8 modelos entrenados por ML, 3) un\nconjunto de 8 modelos entrenados por ML y luego refinados por RL, y 4) la\ntraducci\u00f3n humana de referencia obtenida directamente de los datos de prueba.\nLos resultados se muestran en la tabla. Los resultados muestran claramente que,\naunque el refinamiento RL puede conseguir mejores puntuaciones BLEU, apenas\nmejora la impresi\u00f3n humana de la calidad de la traducci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/344\/1*h9ANJ-Zy9eUzO9Nr-zDMnw.png\" alt=\"\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La NMT de Google es a d\u00eda de hoy la tecnolog\u00eda de Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica m\u00e1s puntera del mundo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-right kksr-valign-bottom\"\n    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