RedacciónT21 
La digitalización de libros históricos se enfrenta al problema del paso del tiempo, lo que a menudo supone páginas oscurecidas, manchadas o con roturas, además de palabras o abreviaturas en desuso actualmente. Como consecuencia, en Estados Unidos cuando los traductores no pueden leer o entender una parte de un texto, sustituyen el carácter desconocido por un punto negro, un símbolo que desluce la importancia de estos escritos.
Ahora, estudiantes de Ingeniería de la Escuela McCormick en la Universidad Northwestern, en EEUU, pretenden acabar con esas palabras desfiguradas y, en ocasiones, indescifrables que pueblan las versiones traducidas de los libros más antiguos. Trabajando en colaboración con estudiantes de Pregrado de la Escuela Weinberg de Artes y Ciencias, han diseñado un software que utiliza el modelado del lenguaje, similar a los programas de autocorrección y de reconocimiento de voz, para poner fin a las palabras incompletas.
«Los textos digitalizados son bienes de patrimonio cultural y como tal, deben estar limpios», destaca Martin Mueller, profesor emérito de Weinberg, en un artículo de la revista de ingeniería de Northwestern.
Los ingenieros pusieron a prueba el sistema con 363 textos de la misma época relativamente libres de puntos negros. Una vez que el programa entendió el mecanismo, estaba listo para trabajar con otra muestra de 359 textos defectuosos, incluyendo en esta ocasión obras de teatro, libros de texto, transcripciones de juicios, tratados o novelas románticas, entre otros.
Probabilidades y contexto
En 1999, varias universidades y bibliotecas estadounidenses se unieron para crear la Text Creation Partnership (TCP), organización sin ánimo de lucro desde la que digitalizar libros en inglés publicados antes de 1700. Además crearon una base de datos navegable gratuita para que estudiantes, académicos y lectores de todo el mundo pudieran buscar o transcribir textos y subirlos a la red.
«Con un proceso así, muchas cosas pueden salir mal», expresa Mueller. De hecho, en los 50.000 textos transcritos resultantes se registraron aproximadamente cinco millones de palabras incompletas. A los libros envejecidos y estropeados había que sumar los escaneos de mala calidad. Por ello, si los transcriptores no podían leer o entender una parte del ejemplar, se acordó sustituir el carácter desconocido por un punto negro.
Según explica la universidad en un comunicado, el sistema de modelado del lenguaje detecta tanto los puntos negros como las faltas de ortografía, evaluando entonces los 35 caracteres a la izquierda y la derecha de cada uno para ofrecer tres posibilidades de sustitución, asignando una probabilidad a cada opción en función del contexto.
Por ejemplo, la palabra «lo • e» en inglés podría ser «love» (amor), pero también “lone” (solitario), “lore” (tradición) o “lose” (perder). El software se vale del contexto para elegir la opción correcta, de forma que si dice “she was in lo•e with him» (ella estaba • de él), el programa asume que la palabra que falta es «love».
El pasado verano, los estudiantes de Weinberg trabajaron para resolver los enigmas del lenguaje, combinando opciones y seleccionando la correcta. Mientras tanto, los de Ingeniería desarrollaron una plataforma web interactiva donde los estudiantes de Humanidades podían buscar palabras en diferentes textos y corregir los errores en el acto. En muchos casos, no solo se ocupaban de palabras con huecos en blanco, sino también de errores de ortografía y de palabras o letras en desuso. Los administradores decidían después si aceptaban o rechazaban las correcciones, que se actualizaban automáticamente en el sistema.
Reducción tiempo/coste
«Las máquinas también pueden aprender de esa retroalimentación», explica el líder del proyecto Doug Downey, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática en McCormick. «Con un poco de crowdsourcing conseguiríamos transcripciones de alta calidad», añade.
Y es que, probablemente un lector podría revisar varios textos y corregir todos los errores, pero tardaría varios minutos en encontrar sólo uno. Por esta regla de tres se necesitarían años de trabajo sin parar de una persona para hacer frente a todos los errores; una tarea poco práctica, si no humanamente imposible.
Los resultados iniciales de la colaboración indican que aproximadamente tres cuartas partes de las obras que están incompletas o mal transcritas pueden ser definitivamente corregidas con una combinación de aprendizaje automático y edición asistida, sin necesidad de consultar el texto original impreso. Esto podría reducir drásticamente el coste/tiempo humano de minutos a unos pocos segundos por palabra.
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