Su primera pregunta probablemente debería ser si existe alguna ambigüedad o no: para una oración dada en árabe estándar, ¿hay exactamente una manera de agregar los signos diacríticos, o hay varias formas válidas con diferentes significados?
Si es lo último, esencialmente debe aceptar que a veces estará mal, lo que implica darle al usuario una forma de corregirlo. No importa la cantidad de datos que tenga una red neuronal, no puede predecir lo que piensa el usuario; lo mejor que puede hacer es proporcionar la versión más común. Así es como funciona el texto predictivo: puede haber varias palabras, por lo que las enumera en orden de probabilidad.
Si es lo primero, una red neuronal podría funcionar para esto, siempre que tenga un gran cuerpo de oraciones que sean idénticas, traducidas correctamente a ambas formas, en un formato amigable para la computadora.
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También necesitaría decidir cuál es el tamaño de representación apropiado: ¿puede asignar palabras en una a palabras en la otra? ¿O las combinaciones de palabras en árabe estándar interactúan para producir diacríticos diferentes de los que vería con cada palabra individualmente?
Suena como un problema desafiante. Me pregunto si el traductor de Google puede hacer esto.
