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Traducción automática

La traducción automática (abreviada en alemán como "MÜ", del inglés "machine translation") se refiere a la traducción de textos desde la lengua origen (el término específico de la traducción automática para el idioma que es traducido) a la lengua meta por medio de un programa de ordenador.

La traducción automática es un segmento de la inteligencia artificial.  Mientras que la traducción humana forma parte de la Lingüística Aplicada, la traducción automática es investigada especialmente en los ámbitos de la informática y la lingüística computacional.

La calidad de la traducción automática está mejorando progresivamente; sin embargo, su desarrollo no ha avanzado lo suficiente como para sustituir a la traducción humana. Para llegar a una calidad equivalente a las traducciones elaboradas por seres humanos, es necesario llevar a cabo una preparación de los datos (preedición) y una corrección de la traducción (posedición). En el presente, la traducción íntegramente automática encuentra su aplicación en textos a tiempo real (foros y chats) en los que la prioridad no es la calidad lingüística, sino el procesamiento rápido de la información.

Existen múltiples subgéneros de traducción automática. Estos son las más relevantes:

  • Traducción automática basada en reglas: Este es el método más antiguo de la TA, y se basa en reglas lingüísticas y definiciones terminológicas. La traducción del texto de partida es analizado frase por frase, y sus componentes gramaticales, desglosados. Como último paso del proceso, la estructura frasística es transferida a la lengua meta, y es entonces cuando los términos individuales son traducidos y pasan a adoptar estructura correspondiente. La traducción automática basada en reglas vale únicamente para una determinada pareja de idiomas, ya que dichas reglas se aplican siempre a la misma lengua.
  • Traducción automática estadística: Este nuevo enfoque no pretende aplicar reglas lingüísticas al texto meta, sino que consiste en el registro de corpus de texto bilingües y en la identificación de determinadas combinaciones de palabras. Puesto que no existe independencia lingüística, la traducción automática estadística puede emplearse en distintas lenguas, si bien se requieren grandes cantidades de textos bilingües. Encontrará más información aquí.
  • Traducción automática neuronal: Al igual que la traducción automática estadística, esta se basa en el análisis de corpus de texto bilingües. Para este propósito, se establece una red neuronal artificial que registra la abundante información ligada a los términos individuales, tales como el contexto en el que se sitúan dentro de una frase, entre otras características. A ello se debe el que la traducción automática neuronal sea más flexible que la estadística, llevando así a un grado de éxito más elevado en frases más largas.

Actualmente, la traducción automática estadística y la neuronal encuentran cada vez más ámbitos de aplicación. Para que la calidad de estas traducciones sea aceptable, es preciso que exista un gran volumen de datos bilingües para poder "entrenar" al sistema de traducción automática. Al final del proceso, estas traducciones son corregidas por un poseditor. La mayor parte de las herramientas de traducción asistida están equipadas con una función que integra los plugins de la traducción automática, con el fin de que la posedición pueda realizarse en su contexto habitual, tal y como cuando se trata de una revisión. El poseditor recibe el texto traducido de forma automática, que tendrá que ajustar basándose en el grado de correspondencia gramatical, sintáctica y estilística que guarde con el texto origen.

Traducción automática: ¿sí o no?

Que la traducción automática tenga una razón de ser, o no, es algo que depende de múltiples factores, como, por ejemplo, el tipo de texto, el ámbito, el margen económico y temporal y los requisitos de calidad. Las ventajas y las desventajas de la traducción automática, por lo tanto, son algo que debe ser sopesado teniendo en cuenta las necesidades de cada caso. Las características más relevantes de la traducción automática están resumidas aquí:

  • Ahorro en costes: No genera los costes de producción ni de servicio que implica un traductor humano. Los costes a tener en cuenta con un poseditor son inferiores a los de un traductor.
  • Ahorro de tiempo: La traducción automática hace posible la traducción de grandes cantidades de texto en apenas una fracción del tiempo que necesitaría un ser humano.  Sin embargo, es preciso tener en cuenta que el entrenamiento de dichos motores requiere tiempo, así como la posedición.
  • Disposición de corpus textuales más grandes: Para que la traducción automática estadística alcance una calidad que posibilite una posedición eficiente, se necesitan grandes cantidades de texto bilingüe con los que se pueda "entrenar" el motor del sistema de traducción automática.
  • Calidad: La calidad de la TA depende de la calidad del material bilingüe disponible y de cómo se lleve a cabo la posedición.
  • Tipos de texto idóneos: La traducción automática da mejores resultados cuando se aplica a grandes cantidades de texto y textos estandarizados con numerosas repeticiones, como, por ejemplo, en el caso de documentos, manuales o instrucciones de uso.

Para averiguar hasta qué punto la traducción automática cumple con los requisitos que exige el mercado de la traducción, Interlingua ha llevado a cabo un proyecto piloto sobre el que podrá seguir informándose aquí.