Herramientas de procesamiento del lenguaje natural: Incorporación de la herramienta Google Translate API en PLN con Python
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Resumen
El lenguaje que utilizamos es en sí una codificación de datos cuya programación inexacta y su falta de estructura puede llevar a problemas de ambigüedad y de comprensión. Entonces, ¿por qué ve el ser humano una necesidad en que este lenguaje natural se incluya en la tecnología? El Procesamiento del Lenguaje Natural en las máquinas no es una disciplina nueva, se estudia desde la década de 1940 con los primeros estudios de traducción automática y actualmente podemos ver sus últimos avances en aplicaciones conversacionales. Aunque hasta llegar a la tecnología innovadora de los asistentes de voz, las aplicaciones de PLN han tenido otros grandes hitos. El tema de este trabajo gira en torno a la evolución y los avances que se han producido en la aplicación en la disciplina de la traducción automática del PLN y en concreto en el funcionamiento de una de sus interfaces más conocidas la API de Google Translate.
The language we use is itself an encoding of data whose inaccurate scripting and lack of structure can lead to problems of ambiguity and comprehension. So why do humans see the need for this natural language to be included in technology? Natural Language Processing in machines is not a new discipline, it has been researched since the 1940s with the first machine translation studies and we can now see its latest advances in conversational applications. Although until reaching the groundbreaking technology of voice assistants, NLP applications have had other major milestones. The subject of this paper focuses particularly on the evolution and advances that have been made in the application of NLP in the machine translation field and in particular in the performance of one of its most popular interfaces, Google Translate API.
