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Google amplía Translate con más de 100 idiomas, destacando dialectos latinoamericanos

Por: Agencias
junio 27, 2024
in Mundo
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Google ha ampliado su servicio de Google Translate incorporando más de 111 nuevos idiomas, incluyendo varios dialectos y lenguas de Latinoamérica, según informó Business Insider. Entre los nuevos idiomas se encuentran el K’iche’ y el Ta Yol Mam (Guatemala y México), el Náhuatl, el Maya y el Zapoteco (México), el Q’eqchi’ (México y Belice) y el Hunsrik (Brasil). También se han añadido idiomas de otras partes del mundo, como el cantonés y el punjabi.

Aproximadamente una cuarta parte de los nuevos idiomas provienen de África, lo que representa la mayor expansión de idiomas africanos en la plataforma hasta la fecha. Algunos de estos idiomas son el fon, kikongo, luo, ga, swati, venda y wolof.

Google ha explicado que este es el lanzamiento más grande en la historia de Google Translate, ya que los nuevos idiomas representan a más de 660 millones de hablantes, permitiendo traducciones para alrededor del 8% de la población mundial. La implementación de estos nuevos idiomas se realizará de manera gradual entre el 27 de junio y el 7 de julio.

Este anuncio es parte de la “Iniciativa 1,000 Idiomas” que Google presentó en 2022, un compromiso para construir modelos de inteligencia artificial (IA) que admitan los mil idiomas más hablados en todo el mundo. En 2022, Google agregó 24 nuevos idiomas utilizando Zero-Shot Machine Translation, una tecnología donde un modelo de aprendizaje automático aprende a traducir a otro idioma sin ver ejemplos previos.

Según Google, esta tecnología facilita y acelera el proceso de incorporación de nuevos lenguajes para llegar a cada vez más comunidades. Al elegir nuevos idiomas para agregar a Google Translate, se consideran varios factores, como las variedades del idioma y las ortografías específicas. Muchos idiomas no tienen una norma única, por lo que Google prioriza las variedades más utilizadas.

Además, Google colabora con lingüistas expertos y hablantes nativos para mejorar las capacidades de sus modelos de IA enfocados en los idiomas, asegurando así traducciones más precisas y representativas de cada lengua.

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