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23/08/2020
¡Hola a todes! Esta es nuestra selección de novedades de la semana para ustedes.

EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO REVELA EL ROL DE LA CULTURA EN LA FORMACIÓN DEL SIGNIFICADO DE LAS PALABRAS


A continuación te compartimos una nota adaptada y traducida por nosotros que creemos que puede interesarte:
¿Qué queremos decir con la palabra "hermosa"? No solo depende de a quién se le pregunte, sino en qué idioma se lo pregunte. Según un análisis de aprendizaje automático de docenas de idiomas realizado en la Universidad de Princeton, el significado de las palabras no se refiere necesariamente a una constante intrínseca y esencial. En cambio, está significativamente moldeado por la cultura, la historia y la geografía. Este hallazgo es válido incluso para algunos conceptos que parecen universales, como las emociones, las características del paisaje y las partes del cuerpo.

"Incluso para las palabras cotidianas que pensarías que significan lo mismo para todos, existe toda esta variabilidad", sostuvo William Thompson, investigador postdoctoral en Ciencias de la Computación en la Universidad de Princeton y autor principal de los hallazgos publicados en Nature Human Behavior. "Hemos proporcionado la primera evidencia basada en datos de que la forma en que interpretamos el mundo a través de las palabras es parte de nuestra herencia cultural".

El lenguaje es el prisma a través del cual conceptualizamos y entendemos el mundo, y los lingüistas y antropólogos han buscado durante mucho tiempo desenredar las fuerzas complejas que dan forma a estos sistemas críticos de comunicación. Pero los estudios que intentan abordar esas preguntas pueden ser difíciles de realizar y llevar mucho tiempo, a menudo implican entrevistas largas y cuidadosas con hablantes bilingües que evalúan la calidad de las traducciones. "Podría llevar años y años documentar un par específico de idiomas y las diferencias entre ellos", dijo Thompson. "Pero recientemente han surgido modelos de aprendizaje automático que nos permiten hacer estas preguntas con un nuevo nivel de precisión".

En su nuevo artículo, Thompson y sus colegas Seán Roberts de la Universidad de Bristol, Reino Unido, y Gary Lupyan de la Universidad de Wisconsin, Madison, aprovecharon el poder de esos modelos para analizar más de 1000 palabras en 41 idiomas.

En lugar de intentar definir las palabras, el método a gran escala utiliza el concepto de "asociaciones semánticas", o simplemente palabras que tienen una relación significativa entre sí. Los asociados semánticos de "hermoso", por ejemplo, incluyen "colorido", "amor", "precioso" y "delicado".

Los investigadores construyeron un algoritmo que examinó las redes neuronales entrenadas en varios lenguajes para comparar millones de asociaciones semánticas. El algoritmo tradujo los asociados semánticos de una palabra en particular a otro idioma y luego repitió el proceso al revés. Por ejemplo, el algoritmo tradujo los asociados semánticos de "hermoso" al francés y luego tradujo los asociados semánticos de "beau" al inglés. El puntaje final de similitud del algoritmo para el significado de una palabra provino de cuantificar qué tan cerca se alinea la semántica en ambas direcciones de la traducción.

"Una forma de ver lo que hemos hecho es una forma basada en datos de cuantificar qué palabras son más traducibles", dijo Thompson.

Los hallazgos revelaron que hay algunas palabras traducibles casi universalmente, principalmente aquellas que se refieren a números, profesiones, cantidades, fechas del calendario y parentesco. Sin embargo, muchos otros tipos de palabras, incluidos los que se referían a animales, alimentos y emociones, tenían un emparejamiento en cuanto a su significado mucho peor.

En un paso final, los investigadores aplicaron otro algoritmo que comparó cuán similares son las culturas que produjeron los dos idiomas, basándose en un conjunto de datos antropológicos que compara aspectos como las prácticas matrimoniales, los sistemas legales y la organización política de los hablantes de un idioma determinado.

Los investigadores descubrieron que su algoritmo podía predecir correctamente la facilidad con la que se podrían traducir dos idiomas en función de la similitud de las dos culturas que los hablan. Esto muestra que la variabilidad en el significado de las palabras no es simplemente aleatoria. La cultura juega un papel importante en la configuración de los lenguajes, una hipótesis que la teoría ha predicho durante mucho tiempo, pero que los investigadores carecían de datos cuantitativos que la respaldaran.

"Este es un artículo extremadamente bueno que proporciona una cuantificación basada en principios de cuestiones que han sido fundamentales para el estudio de la semántica léxica", dijo Damián Blasi, un lingüista de la Universidad de Harvard. Si bien el artículo no proporciona una respuesta definitiva para todas las fuerzas que dan forma a las diferencias en el significado de las palabras, los métodos que establecieron los autores son sólidos, dijo Blasi, y el uso de múltiples y diversas fuentes de datos "es un cambio positivo en un campo que ha ignorado sistemáticamente el papel de la cultura en favor de los universales mentales o cognitivos ".

Thompson estuvo de acuerdo en que los hallazgos de él y sus colegas enfatizan el valor de "seleccionar conjuntos de datos poco probables que normalmente no se ven en las mismas circunstancias". Los algoritmos de aprendizaje automático que él y sus colegas utilizaron fueron entrenados originalmente por científicos informáticos, mientras que los conjuntos de datos que introdujeron en los modelos para analizar fueron creados por antropólogos del siglo XX, así como por estudios lingüísticos y psicológicos más recientes.

Como dijo Thompson, "Detrás de estos nuevos métodos sofisticados, hay toda una historia de personas en múltiples campos que recopilan datos que estamos reuniendo y analizando de una manera completamente nueva".

 
Fuente: Phys.org

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