El árabe es uno de los principales idiomas a los que los investigadores de la traducción automática (TA) han prestado atencióndesde los primeros días de la TA y específicamente en los EE. UU. El idioma siempre ha sido considerado "debido a sus propiedades morfológicas , sintácticas , fonéticas y fonológicas [como] uno de los idiomas más difíciles para el procesamiento del lenguaje escrito y hablado ". [1]
El árabe "difiere enormemente en términos de sus caracteres , morfología y diacritización de otros idiomas". [1] En consecuencia, los investigadores no siempre pueden importar soluciones de otros idiomas, y hoy en día la traducción automática del árabe todavía necesita más esfuerzos para mejorarse, principalmente en el área de los sistemas de representación semántica, que son esenciales para lograr una traducción de alta calidad.
En 2022, el Instituto de Innovación Tecnológica (TII) de Abu Dabi presentó "Noor", el modelo de procesamiento de lenguaje natural más grande del mundo para la traducción del idioma árabe. Antes de esto, el modelo árabe más grande era AraGPT, un modelo entrenado con 1.500 millones de parámetros. TII entrenó a Noor con 10.000 millones de parámetros.
Los enfoques particularistas describen las características lingüísticas del árabe y las utilizan para un enfoque de procesamiento local específico del sistema lingüístico interno del árabe. Se ocupan de los aspectos morfológicos y semánticos del árabe. Sakhr es uno de los grupos de habla árabe que desarrollan sistemáticamente el procesamiento automático del árabe. [2]
Los enfoques universalistas utilizan métodos y sistemas que han demostrado ser útiles en otros idiomas, como el inglés o el francés, y realizan algunas adaptaciones si es necesario. El enfoque se centra en los aspectos sintácticos del sistema lingüístico en general. Este enfoque es el que siguen la mayoría de las empresas que producen aplicaciones de software para el árabe.
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