INDRA (Adaptador Regional de la India): modelo optimizado de IA generativa para plataformas multilingües en el contexto de la diversidad lingüística de la India - Yadao, Shivani; Vyas, Harshita (Ingeniería Solidaria, 2025)
Introducción : La diversidad multilingüe de la India plantea importantes desafíos en el procesamiento del lenguaje natural. INDRA presenta un marco unificado de IA generativa optimizado para múltiples lenguas índicas. Problema : Los modelos multilingües existentes tienen un rendimiento deficiente al procesar lenguas índicas con pocos recursos. Se necesita una arquitectura de PLN más eficaz y escalable, adaptada al panorama lingüístico de la India. Objetivo : El presente estudio tiene como objetivo desarrollar y evaluar INDRA, una arquitectura novedosa que mejora el rendimiento del procesamiento del lenguaje natural (PLN) multilingüe, especialmente para las lenguas índicas poco representadas. Metodología: INDRA integra un codificador-decodificador compartido con adaptadores específicos para cada familia lingüística, características tipológicas y atención jerárquica. Se compara con mBART, IndicTrans2, MuRIL y mT5 mediante métricas estándar de PLN. Resultados: La evaluación experimental muestra que INDRA supera a todos los modelos de referencia en precisión, puntuación F1, BLEU, TER y chrF++, especialmente para idiomas con pocos recursos. Conclusión: INDRA demuestra ser una solución eficaz y eficiente para el procesamiento del lenguaje natural multilingüe en la India, ofreciendo un rendimiento y una escalabilidad mejorados. Originalidad: El uso innovador de la arquitectura, que incorpora atención jerárquica y componentes específicos para lenguas índicas, supone una importante innovación con respecto a los modelos existentes. Limitaciones: El estudio se centra en conjuntos de datos textuales y aún no aborda el procesamiento del habla o multimodal dentro de las lenguas índicas.