¿Puede la inteligencia artificial corregir errores ortográficos complejos?

Durante siglos, antes de que existieran los correctores automáticos, la corrección de textos dependía de profesionales como escribas, copistas, correctores de estilo y tipográficos o, simplemente, de personas con buena formación en ortografía.

Fue así hasta las décadas de 1970 y 1980, con la llegada de los ordenadores personales. Entonces, la manera de escribir y corregir documentos cambió. La escritura comenzó a digitalizarse y los correctores automáticos surgieron como sistemas basados en reglas simples y comparación con diccionarios o listas predefinidas.

Uno de los primeros fue SPELL , diseñado en 1971 en la Universidad de Stanford (Estados Unidos). Este programa analizaba textos en inglés y detectaba palabras mal escritas al compararlas con un diccionario. Además, sugeriría correcciones para errores comunes como cambios de una letra o transposiciones. Sin embargo, no interpretaba el contexto, ni el significado de las palabras.

A finales de los años 1980 y principios de la década de 1990, programas como Microsoft Word empezaron a incluir correctores ortográficos integrados en sus aplicaciones de creación y edición de texto. Por ejemplo, en 1995, Microsoft Word introdujo los conocidos subrayados rojos que señalaban errores en tiempo real. Aún así, estas herramientas seguían sin interpretar el contexto ni la intención del mensaje.

A pesar de las limitaciones, dichos avances facilitan el proceso de revisión de textos.

Escribir bien en la era digital

Aunque hoy en día contamos con muchas facilidades para escribir correctamente, la realidad es que, en un entorno donde elaboramos textos constantemente –correos, informes, mensajes en redes sociales, solicitudes…–, a menudo adoptamos hábitos incorrectos por comodidad o rapidez. Por ejemplo, es habitual ver preguntas que solo llevan el signo de interrogación al final o la omisión de tildes.

Por ello, los correctores automáticos siguen siendo imprescindibles. Mientras que muchos ya ofrecen soluciones eficaces para errores ortográficos simples (como confundir “v” con “b” u olvidar una tilde) y errores gramaticales o de estilo básicos, el verdadero reto aparece cuando son fallos más complejos que varían según el contexto.

¿Es capaz la inteligencia artificial (IA) de detectar y corregir este tipo de errores? ¿Puede, por ejemplo, identificar usos incorrectos del pronombre “tú” en textos formales, donde debería emplearse una forma impersonal?

Contextos limitados
Actualmente, muchas herramientas basadas en inteligencia artificial están preparadas para corregir errores ortográficos y gramaticales básicos . Por ejemplo, sistemas como Grammarly , LanguageTool o Microsoft Editor utilizan enfoques combinados de reglas lingüísticas con modelos estadísticos o de aprendizaje automático. Gracias a ello, son capaces de detectar faltas de ortografía, confusiones comunes entre palabras homófonas sencillas (como “echo” y “hecho”) y errores de concordancia gramatical o de modos verbales.

Sin embargo, muestran limitaciones cuando se enfrentan a errores que requieren una comprensión más global del texto. Una de las principales razones es que suelen procesar el contenido por fragmentos, con un límite de tokens (unidades lingüísticas que pueden ser palabras, partes de palabras o signos), lo que se conoce como “ ventana de contexto”. ”. Por lo tanto, no captan bien las relaciones entre distintas partes del documento.

Además, muchas de estas herramientas se basan en reglas predefinidas y en patrones aprendidos a partir de ejemplos limitados, lo que reduce su capacidad para detectar cambios de tono, variaciones que dependen del tipo de texto o del destinatario o redundancias de estilo, entre otras dificultades.

El desafío: corregir errores complejos con IA

Un ejemplo de error difícil de detectar es el uso incorrecto del gerundio. En frases como “ Salí de casa, olvidándome la mochila ”, su uso es mal empleado, debido a que el gerundio solo puede expresar acciones que ocurren antes oa la vez que la acción principal, pero no después.

En este caso, el olvido ocurrió antes de salir, por lo que ese uso es incoherente desde el punto de vista temporal. Para corregir esto, la IA debe mirar el contexto y la relación entre las acciones.

Con este objetivo, en proyectos de investigación como PALABRIA-CM-UC3M trabajamos en nuevas formas de detectar errores complejos, como el uso del “tú” impersonal en contextos formales, el gerundio no normativo o los marcadores discursivos . Se trata de errores de registro, sintaxis o cohesión que requieren una comprensión textual profunda.

Para abordar la corrección automática, se han propuesto distintos enfoques , entre los que destacan los métodos basados en reglas, los enfoques estadísticos y los modelos neuronales. Nuestro proyecto combina reglas lingüísticas con modelos de inteligencia artificial. En concreto, se están probando varios tipos de modelos basados en aprendizaje profundo, entre los que destaca la IA generativa con arquitectura tipo transformador .

Ventajas de la IA generativa

Con este enfoque, se pueden procesar textos más extensos y analizar todas las palabras de una secuencia al mismo tiempo –con un mecanismo conocido como self-attention , a diferencia de los modelos anteriores. Esto le permite captar mejor la relación entre distintas partes del texto y detectar errores complejos relacionados con el registro, la sintaxis o la cohesión.

Otra ventaja de la IA generativa es su facilidad de uso. Funciona a partir de instrucciones escritas en lenguaje natural, llamadas rápidas . Es decir, solo con expresar de manera clara y eficaz lo que se necesita –por ejemplo, que revise un texto y corrija ciertos errores–, el modelo puede generar una respuesta adecuada.

Por último, debemos recordar que el uso de la IA en la escritura no reemplaza la creatividad ni la intención comunicativa. Al contrario, si se usa de forma consciente, puede ser una herramienta muy útil, especialmente en ámbitos educativos. Puede detectar errores, proponer mejoras y fomentar una escritura más clara.

The Conversation:  Pedro Manuel Moreno-Marcos Profesor Titular en el Departamento de Ingeniería Telemática de la Universidad Carlos III de Madrid, Universidad Carlos III