Participem com a ponents en la conferència anual de l'ACL2019
Joel Escudé, lingüista computacional d'AT Language Solutions, presenta en una sessió de la WMT19 els resultats de la seva recerca en l'àmbit del biaix de gènere en entrenament de motors de traducció neuronal.
Per primera vegada, AT Language Solutions participa activament en les sessions paral·leles del Workshop on Machine Translation en el marc de la 57a conferència anual de l'Associació de Lingüística Computacional (ACL2019). La conferència, que té lloc durant la setmana del 28 de juliol al 2 d'agost a Florència, és l'esdeveniment de referència de la indústria. A més de grans impulsors de la traducció neuronal i la intel·ligència artificial, com Google IA, Amazon o Facebook, a les sessions han intervingut múltiples grups de recerca de prestigioses universitats internacionals, així com empreses que desenvolupen tecnologia de traducció neuronal, com és el cas d'AT.
AT ja s'havia involucrat en el desenvolupament de WMT’19 amb l'aportació de dades per a la comprovació d'una de les tasques, però en aquesta ocasió, mitjançant la nostra presència en la conferència, hem pogut posar-nos al dia en les últimes tendències d'aquesta innovadora indústria i participar de les oportunitats relacionals i de visibilitat de marca que ens proporciona aquest esdeveniment.
D'altra banda, el nostre lingüista computacional Joel Escudé ha participat com a ponent en una de les sessions del taller paral·lel dedicat al biaix de gènere, en què va presentar les conclusions de la seva tesi en un article. Per entrenar motors de traducció neuronal cal alimentar-los amb milions de segments de textos, que moltes vegades contenen biaixos de gènere, cosa amb la qual el sistema "aprèn" i, en conseqüència, perpetua aquest biaix. La hipòtesi que es volia provar en la recerca era que, si es forçaven certes condicions mitjançant dues tàctiques, s'observaria una reducció del biaix de gènere en el resultat de les traduccions obtingudes. En aquesta sessió s'han presentat el mètode que s'ha seguit i el resultat que demostra que, malgrat les condicions forçades, s'ha aconseguit mantenir la integritat del sistema i reduir lleugerament el biaix de gènere. Les conclusions d'aquest estudi poden ser el punt de partida per a recerques futures i donar lloc a millores substancials en l'exactitud i la naturalitat del llenguatge en traducció neuronal. Per a informació més tècnica sobre el mètode que s'ha seguit a la recerca i els resultats, es pot consultar l'article original.
La lingüística computacional, en especial pel que fa a la traducció neuronal, està avançant exponencialment, i es preveu més demanda de serveis d'intel·ligència artificial en el futur pròxim. Fins ara, malgrat que és un sector altament competitiu en el llançament d'avenços, també s'ha demostrat que és una comunitat de recerca molt col·laborativa i activa, que forma grups de tasques, proporciona feedback enriquidor a la recerca d'altres col·legues i comparteix coneixements per millorar l'entrenament de motors. A AT ens sentim molt orgullosos de formar part d'aquesta comunitat, i esperem poder continuar aportant valor a esdeveniments com aquest i aprenent de les conclusions presentades per poder continuar sent líders en solucions tecnològiques adaptades a les necessitats de traducció de cada client.
