El árabe es uno de los principales idiomas a los que han prestado atención los investigadores de traducción automática (MT) desde los primeros días de la MT y específicamente en los EE. UU. El idioma siempre ha sido considerado "debido a sus propiedades morfológicas , sintácticas , fonéticas y fonológicas [ ser] uno de los idiomas más difíciles para el procesamiento del lenguaje hablado y escrito ". [1]
El árabe "se diferencia enormemente en términos de caracteres , morfología y diacritización de otras lenguas". [1] En consecuencia, los investigadores no siempre pueden importar soluciones de otros idiomas, y hoy en día la traducción automática árabe todavía necesita más esfuerzos para mejorar, 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 en 1.500 millones de parámetros. TII entrenó a Noor en 10 mil 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 preocupan por los aspectos morfológicos y semánticos del árabe. Sakhr es uno de los grupos de habla árabe que desarrolla sistemáticamente el procesamiento automático del idioma árabe. [2]
Los enfoques universalistas utilizan métodos y sistemas que han demostrado ser útiles en otros idiomas como el inglés o el francés, realizando algunas adaptaciones si es necesario. La atención se centra aquí en los aspectos sintácticos del sistema lingüístico en general. Este enfoque es seguido por la mayoría de las empresas que producen aplicaciones de software en árabe.
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