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¿Puede la traducción automática sustituir al traductor profesional?

Publicado el 02/07/2021

Aunque puede parecer un fenómeno reciente, lo cierto es que la traducción automática tuvo su primera aparición ya en la década de 1950. En estos años, el sistema de traducción automática ha evolucionado considerablemente, hasta el punto de que hay quien considera que acabará desplazando la labor del traductor profesional.

Pero, ¿hasta qué punto es esto cierto?

Para poder responder a esta pregunta, primero debemos entender qué es exactamente la traducción automática.

Índice de contenidos

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Inhaltsverzeichnis

  1. Basada en reglas
  2. Traducción automática estadística
  3. Basada en redes neuronales

La historia de la traducción automática 
La historia de la traducción automática

Como he mencionado antes, los sistemas de traducción automática han ido cambiando y mejorando a lo largo de los años. A continuación, te cuento los diferentes tipos que existen.

Basada en reglas

Este sistema, denominado RBMT por sus siglas en inglés, hace referencia al enfoque clásico que se utiliza. Este paradigma recaba información lingüística de diccionarios y gramáticas tanto de los idiomas de destino como de los idiomas de origen. 

Si bien este modelo continúa teniendo cabida en el mundo de la investigación, lo cierto es que no resulta demasiado rentable, debido a la cantidad de tiempo y recursos que requiere.

Además, el sistema es bastante limitado para la traducción de estructuras lingüísticas que no estén recogidas en diccionarios y gramáticas. Por no mencionar cualquier tipo de texto artístico.

Traducción automática estadística

La traducción automática estadística sirve como alternativa a los costosos procesos de desarrollo que implica la traducción automática basada en reglas. Se trata de un paradigma de la traducción en el cual se emplea un estudio estadístico de los dos idiomas de trabajo.  Su principal ventaja radica en que únicamente necesitan de corpus monolingües –lo más amplios y completos posibles– en ambos idiomas de trabajo. De este modo aseguramos una mayor precisión en la traducción que al usar corpus traducidos. Además de los corpus monolingües, estos modelos se entrenan con diccionarios y gramáticas, también monolingües.

Este sistema consta de tres componentes principales: 

  • Modelo de lenguaje, encargado de calcular la probabilidad de que una oración sea correcta en la lengua de destino. 
  • Modelo de traducción, encargado de garantizar la fluidez en la traducción, estableciendo la correspondencia entre ambas lenguas de trabajo. Se entrena a base de corpus monolingües.
  • Decodificador, encargado de buscar la traducción más acertada entre todas las posibles. 

Este sistema ha ido mejorando muchísimo durante este tiempo, llegando a convertirse en una gran herramienta de trabajo. Si bien es cierto que, independientemente de la calidad de la traducción automática, siempre es necesario que un traductor profesional realice la postedición y revisión del contenido, para garantizar una máxima calidad del trabajo.

Basada en redes neuronales

Este sistema es el de más reciente aparición y se basa en una especie de neurona artificial. No obstante, ya no es tan reciente. Suele considerarse como precursor de este sistema el artículo publicado en 1997 por los investigadores españoles Mikel Forcada y Ramón Núñez

Por aquel entonces, los investigadores ya proponían el uso de redes neuronales para el proceso de traducción automática, algo que ha sido posible en la actualidad gracias a la existencia de supercomputadores que permitan entrenar este tipo de motores. 

Este tipo de sistemas están compuestos por redes neuronales que pretenden emular el funcionamiento del cerebro humano. Esta red artificial genera un contexto de forma automática para cada oración.

Además de esto, también utiliza un sistema de autoaprendizaje por el cual la propia red neuronal artificial desarrolla su propio lenguaje, creando equivalencias entre diferentes idiomas, dando así lugar a una representación conceptual-semántica más natural, más humana. 

Problemas que genera la traducción automática

Problemas que genera la traducción automática

Ya hemos mencionado anteriormente que, si bien los sistemas de traducción automática pueden ser de gran utilidad en el proceso de traducción, sí es cierto que por el momento quedan por resolver problemas que impiden a la inteligencia artificial aportar resultados de calidad.

Hay ciertos problemas que estos sistemas no saben resolver. Y es ahí donde entra la postedición y la traducción profesional. ¿Qué problemas son estos?

  1. Sintácticos. Es decir, las relaciones de concordancia y jerarquía entre términos para formar oraciones simples o compuestas. 
  2. Culturales. Traducir no solo implica términos y gramática, sino que incluye también un amplio espectro cultural que hay que conocer, y que no es fácil de automatizar. Aquí se incluye la jerga típica de cada región, festividades y costumbres, referentes culturales, etc. 
  3. Semánticos. Son problemas relacionados con la interpretación de símbolos, palabras o expresiones. Sobre todo, en aquellos casos en los que se utilice un lenguaje muy metafórico. 
  4. Idiomáticos. Aquí entra en juego la idiosincrasia de cada idioma. Un traductor profesional mantendrá el estilo y registro del texto, mientras que uno automático no podrá diferenciar este punto, generando traducciones de baja calidad. 
  5. Intencionales. El traductor automático no es capaz de extraer la intención del autor, por lo que no podrá trasladarlo a la lengua meta. Por ejemplo, una frase irónica o sarcástica no mantendrán su intencionalidad en una traducción automática. 

Entonces, ¿conseguirá la traducción automática desbancar a los traductores profesionales?

Entonces, ¿conseguirá la traducción automática desbancar a los traductores profesionales?

La respuesta es no. Al menos por el momento. Al menos no para producir una traducción de calidad.

Como ya comentábamos en un artículo anterior sobre la traducción automática a medida en entornos empresariales, la traducción automática no es para cualquier tipo de texto.

Es cierto que, por el modo en que están programados actualmente estos sistemas, son una herramienta tremendamente útil para traducir textos como manuales técnicos, artículos científicos, productos farmacéuticos, etc

Es decir, textos que carezcan de ambigüedades y lenguaje creativo, puesto que ese es el principal punto débil de los motores de traducción automática. 

En estos casos, no obstante, siempre es esencial que un traductor profesional realice una revisión del contenido, e incluso una reelaboración del mismo de ser necesario, para garantizar la máxima calidad de la traducción.

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Virginia Pacheco

Escritora para blogs y Community Manager interesada por la multiculturalidad y la diversidad lingüística. Desde su Venuzuela natal, ha viajado y vivido largas en Francia, Alemania, Camerún y España, transmitiendo a su pasión por la escritura su experiencia intercultural.

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