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Traducción automática y asistida: ¿nuevas formas de traducir?

La necesidad de tecnología en la traducción

Hoy en día, los avances en la tecnología de la información (TI) se han combinado con las modernas necesidades de comunicación para fomentar la automatización de la traducción. La relación entre la tecnología y la traducción se remonta al periodo de Guerra Fría, ya que en los 50 la competición entre los EE.UU. y la Unión soviética era tan intensa a todos los niveles que miles de documentos tuvieron que ser traducidos del ruso al inglés y viceversa. Sin embargo, toda esta gran demanda puso de manifiesto la ineficacia de los procesos de traducción, sobre todo en áreas especializadas del conocimiento, aumentando el interés por la traducción automática. A pesar de que la Guerra Fría haya terminado y de la importancia de la globalización que tiende a romper las barreras culturales, económicas y lingüísticas, la traducción no se ha quedado obsoleta debido al deseo que tienen las diferentes naciones de conservar su independencia y su identidad cultural, especialmente la que se expresa a través del lenguaje. Este fenómeno se manifiesta de manera muy clara en la Unión Europea en la que la traducción tiene un papel crucial.  

Internet, gracias a su acceso universal y a la posibilidad de comunicaciones instantáneas entre usuarios ha creado una libertad física y geográfica impensable hasta hace poco tiempo.

La TI ha creado una cultura de pantalla que tiende a sustituir a la anterior cultura impresa, cultura que prescinde de los documentos impresos y que confía en la información que obtiene directamente enorme crecimiento de la tecnología de la información con todas las ventajas que la acompañan como la velocidad, el impacto visual, la facilidad, la comodidad y la rentabilidad. Al mismo tiempo, con el desarrollo del mercado global, la industria y el comercio funcionan más que nunca a escala mundial, con una libertad y una flexibilidad crecientes en cuanto al intercambio de productos y servicios. Todos estos cambios afectan inevitablemente a la naturaleza y a la función de la traducción. Existe la necesidad de que los países cooperen en muchos ámbitos como el ecológico (Greenpeace), económico (acuerdos de libre comercio) humanitario (Médicos sin fronteras) y académicos (programas de intercambio), etc. A pesar de la importancia del inglés, existe la creencia de que la gente debe poder expresarse en su propia lengua, ya que la diversidad de idiomas no debería ser un obstáculo para el intercambio mutuo. Debemos encontrar soluciones para los problemas lingüísticos que permitan que la información circule libremente y que faciliten las relaciones multilaterales y bilaterales.

Los diferentes aspectos de la vida moderna han creado la necesidad de contar con métodos de traducción más eficaces. En el presente, la demanda de traducciones no se cubre porque no hay suficientes traductores humanos o porque las empresas y los particulares no reconocen que la traducción es una actividad compleja que requiere un alto nivel de especialización y por tanto no están dispuestos a pagar lo que se merece. En otras palabras, la traducción muchas veces se obvia porque resulta muy cara. Hay que añadir que en parte la traducción humana es cara El presente documento tiene como objetivo examinar las nuevas tecnologías (traducción automática, diccionarios electrónicos, bases de datos terminológicos, textos bilingües, concordancias gramaticales y memorias de traducción) para determinar si modifican la relación existente entre el traductor y los textos, y de ser así, ver en qué sentido la modifica. Vamos a intentar responder a las siguientes preguntas:

  • ¿Qué herramientas informáticas son realmente útiles para los traductores?
  • ¿Corre peligro la profesión de traductor por la aparición de estas nuevas herramientas?
  • ¿Va a implicar la automatización la desaparición de la traducción tal y como la conocemos hoy en día?
     

Breve historia sobre la traducción automática

Hasta el siglo XX no se gestó la idea de que la creación de diccionarios electrónicos podría ser una solución para el problema de las barreras lingüísticas. En los años 30 dos investigadores trabajaban de forma independiente para encontrar un mismo objetivo: eran el franco-

 tuvo lugar en 1954 y fue llevada a cabo por IBM y la universidad de Georgetown en un proyecto conjunto. Aunque el alcance fue bastante limitado, la investigación fue considerada todo un éxito que dio lugar a la financiación de otros proyectos tanto en los EE.UU. como en el resto del mundo. Las primeras versiones de programas de traducción automática se basaban en diccionarios bilingües detallados que daban una serie de palabras equivalentes en la lengua meta para cada palabra de la lista en la lengua origen, así como una serie de normas para el orden de las palabras. La complejidad de la tarea hizo que necesario que los programadores continuaran mejorando los programas para conseguir un enfoque más sistemático y sintáctico Los proyectos se basaban en los progresos en la lingüística, especialmente en el desarrollo de los modelos de gramática generativa transformacional que aparecieron para ofrecer nuevas posibilidades para la traducción automática.
 

Sin embargo, el entusiasmo inicial desapareció pronto. Los investigadores comenzaron a pensar que las barreras semánticas eran imposibles de superar y que no podrían encontrar una solución a corto plazo para el problema de la traducción automática. IBM y la universidad de Washington crearon un sistema operativo llamado Mark II, pero los resultados no tuvieron demasiado éxito. En 1964 el gobierno de los EE.UU. estaba tan preocupado por la ineficacia de las investigaciones sobre la traducción automática que creo el comité asesor para el procesamiento del lenguaje automático, ALPAC por sus siglas en inglés, para controlar su progreso. En 1966 dicho comité publicó un informe bastante crítico diciendo que la traducción automática era lenta, ineficaz y dos veces más cara que la traducción humana y que por tanto no merecía la pena invertir dinero en este campo. Sin embargo, el informe hacía hincapié en la necesidad de promocionar el desarrollo de herramientas que faciliten los procesos de traducción, tales como diccionarios electrónicos, bases de datos etc. Aunque fue criticado por su falta de objetividad, el informe del ALPAC provocó que se congelaran las investigaciones sobre la traducción automática en los EE.UU. durante más de una década. A pesar de todo las investigaciones continuaron en Canadá, Francia y Alemania y varios años después salieron a la luz dos sistemas de traducción automática: Systran, utilizado por la comisión de la Unión Europea y Taummétéo, creado por la universidad de Montreal para traducir la previsión del tiempo de inglés a francés.

Durante los 80 también se produjeron avances importantes. Las necesidades comerciales y administrativas de las comunidades multilingües provocaron una demanda de traducción, haciendo que en países como Francia, Alemania, Canadá y Japón se desarrollaran nuevos sistemas de traducción automática como Logos (de alemán a francés y vice versa)y el sistema interno creado por la Organización pan-americana de la salud (de español a inglés y vice versa), así como un gran número de sistemas realizados por empresas informáticas japonesas. Las investigaciones también sufrieron un impulso en los 80 debido a la aparición y adquisición a gran escala de ordenadores personales y programas de procesamiento de textos lo que produjo un mercado en el que se podían adquirir sistemas de traducción automática a más bajo precio. Las empresas como ALPS, Weidner, Globalink (Norte América y Europa), Sharp, NEC, Mitsubishi, Sanyo (Japón) necesitaban estos programas. Entre los programas más importantes destacan GETA-Ariane (Grenoble), SUSY (Saarbrücken), MU (Kyoto), and Eurotra (la Unión Europea).

Al inicio de los 90 se produjeron una serie de avances de vital importancia en la traducción automática, que vinieron acompañados de un cambio radical en la estrategia pasando de una traducción basada en reglas gramaticales a otra basada en cuerpos de textos y ejemplos. (por ejemplo, el Programa Reverso). El lenguaje dejó de verse como una entidad estática de reglas fijas y empezó a verse como un corpus dinámico que cambia dependiendo del uso y de los usuarios, y que evoluciona a través del tiempo para adaptarse a las realidades culturales y sociales. Hoy en día la traducción automática continúa progresando. Las grandes empresas están haciendo más uso de ella, lo que incrementa la venta de software al público en general. Esta situación ha provocado la creación de servicios de traducción automática on-line como Altavista, que ofrece servicios rápidos como e-mails, páginas web, etc en la lengua que se quiera, así como la aparición de múltiples diccionarios, enciclopedias y bases de datos terminológicas de acceso directo.
 

El mercado de la traducción 
 

El desarrollo de la traducción automática se basa en la oferta y la demanda. De un lado está la nueva tecnología disponible y del otro las necesidades de cambio en los terrenos político, social y económico.

Todavía y a pesar de los avances, la traducción automática sólo supone una parte muy pequeña del mercado.

A principios de los 90 el mercado de la traducción estaba de la siguiente manera (Loffler-Laurian, 1996):

 

TRADUCCIÓN MANUAL

TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA

Europa y EE. 300 millones de páginas 2,5 millones de páginas UU.
Japón 150 millones de páginas 3,5 millones de páginas

Se puede observar que utilizando los sistemas de traducción automática sólo se tradujeron 6 millones de páginas, frente a los 450 millones que se hicieron con traducción manual, p.ej. la TA supuso sólo un 1,3% del total. Los analistas de mercado dicen que para el año 2007 este porcentaje no habrá cambiado de manera radical.

Además, añaden que la traducción automática representará sólo un 1% de los más de 10 billones de dólares que genera el mercado de la traducción. (Oren, 2004).

En 1991, las lenguas con las que más se trabajó fueron:

Inglés Japonés Francés Alemán Ruso Español Otros

Lengua de origen 48% 32% 8% 5% 2% --- 5%
 

Lengua de llegada 45% 24% 12% --- 5% 10% 4%
 

Como ya se preveía, el inglés domina el mercado. La importancia del japonés es reflejo del  papel de Japón en la tecnología y el comercio exterior, que a finales de los 90 suponían dos tercios del volumen de traducciones:

 TI

Comercio Exterior Ciencia Docencia Literatura Prensa Gestión de empresas

40% 25% 10% 10% 5% 5% 5%

Llegados a este punto resulta muy conveniente hacer una distinción entre dos términos que están estrechamente relacionados y que pueden llegar causar confusión entre los no especialistas en la materia: traducción automática (TA) y traducción asistida por ordenador (TAO). Estas dos nuevas tecnologías han surgido a partir de enfoques diferentes y no producen los mismos resultados ni se utilizan en los mismos contextos. La TA pretende reunir toda la información necesaria en un programa para que éste pueda traducir un texto sin necesidad de intervención manual. Con este tipo de programas se aprovecha la capacidad de cálculo del ordenador para analizar la estructura de una frase en la lengua origen, se descomponen dichas frases en elementos fácilmente traducibles y entonces se crea un segmento con la misma estructura en la lengua meta. En este proceso, se utilizan diccionarios plurilingües enormes y corpora de textos previamente traducidos. Como ya hemos dicho antes, en los 80 la TA era toda una promesa pero ha ido perdiendo terreno gradualmente frente a la TAO puesto que esta última satisface las necesidades reales.

La TAO utiliza ciertas herramientas que ayudan al traductor de una forma rápida y eficaz, entre las que destacan las bases de datos terminológicas y las memorias de traducción. En realidad, la informática ofrece una nueva forma de tratar el procesamiento de los textos tanto meta como fuente. Trabajar con documentos digitales nos permite tener acceso no secuencial a la información, de modo que podemos utilizarla atendiendo a nuestras necesidades. Todo esto facilita el análisis de frases del texto fuente, la verificación del contexto en el que se utiliza una determinada palabra o texto o por ejemplo, la creación de un inventario de términos. Igualmente, puede modificarse cualquier parte del texto meta y pueden crearse versiones paralelas para su comparación y evaluación. Todos estos aspectos tienen implicaciones muy importantes en la traducción, especialmente a la hora de valorar los resultados, ya que el traductor puede trabajar de forma más relajada debido a la gran libertad de la que goza para hacer cambios en cualquier momento mientras está trabajando.
 

Es muy importante recordar que los sistemas de traducción automática no producen versiones finales de los textos, puesto que las lenguas dependen del contexto y de las diferentes connotaciones y denotaciones tanto de las palabras sueltas como de las combinaciones de las mismas. Incluso dentro del propio texto resulta a veces difícil ofrecer un contexto, por tanto la traducción automática se limita a concretar situaciones y debe verse como uno de los medios principales para ahorrar tiempo en vez de como un sustitutivo de la actividad humana. En cualquier caso, un texto meta de calidad requiere una revisión manual tras su traducción automática.

Procesos cognitivos
 

Para poder entender los principios esenciales con los que trabaja la traducción automática, primero hay que comprender el funcionamiento del cerebro humano. El primer paso en la traducción manual es la comprensión perfecta del texto en la lengua origen. Esta comprensión funciona a varios niveles:  

  • Nivel semántico: comprensión de las palabras sin contexto, como en los diccionarios.
  • Nivel sintáctico: comprensión de las palabras incluidas en una frase.  
  • Nivel pragmático: comprensión de las palabras atendiendo a situaciones y contextos.
     

Además, en este proceso de traducción se utilizan al menos cinco tipos distintos de conocimiento:

  • Conocimiento de la lengua origen, que nos permite entender el texto original.
  • Conocimiento del texto meta, que nos permite crear un texto coherente en dicha lengua.  
  • Conocimiento de los equivalentes entre la lengua origen y la lengua meta.
  • Conocimiento del campo de especialidad y conocimiento general que ayudan a la comprensión de los textos origen y meta.
  • Conocimiento de los aspectos socioculturales, es decir, de las costumbres y convenciones de las culturas origen y meta.
     

Teniendo en cuenta la complejidad de los fenómenos que desarrolla un traductor humano cuando trabaja, resultaría absurdo afirmar que una máquina puede producir un texto meta de la misma calidad que uno producido por un ser humano. Sin embargo, es evidente que ni siquiera los traductores pueden producir la versión final de un texto en el primer intento. En realidad el proceso de traducción comprende dos fases: en primer lugar, la producción de un borrador o versión preliminar en la lengua meta, en el que se resuelven la mayoría de los problemas de traducción aunque queda todavía muy lejos de la versión final. En segundo lugar, la etapa de revisión, que puede ser desde una lectura en la que se hacen ajustes sin importancia hasta la implementación de cambios radicales. Podría decirse por tanto que la tarea de la TA consiste en realizar esta primera fase del proceso de forma automática, de manera que el traductor pueda empezar directamente con la segunda, que consiste en realizar la meticulosa y exigente tarea de la revisión. El problema es que si se da esta situación, el traductor se enfrentará a un texto que no ha sido traducido por un cerebro humano si no por una máquina, lo cual cambia el enfoque puesto que los errores son diferentes. En resumen, existe la necesidad de poner en sintonía la versión de la máquina y los procesos de la mente humana, así como sus criterios y sus experiencias. La traducción automática supone a la vez una ayuda y una trampa para los traductores: una ayuda porque finaliza la primera etapa de la traducción y una trampa porque no siempre resulta fácil para el traductor establecer la distancia crítica necesaria de un texto que al menos, de forma rudimentaria, ha sido traducido previamente y poder detectar todos los errores. Nunca una traducción automática debe ser considerada como versión final, incluso si a primera vista parece coherente y correcta.
 

Estrategias de traducción automática
 

La traducción automática es un sistema operativo autónomo que utiliza las siguientes estrategias y métodos:  

  • la estrategia directa
  • la estrategia de transferencia
  • la estrategia del lenguaje pivote
     

La estrategia directa, la primera que se usa en los sistemas de traducción automática, requiere un mínimo de teoría lingüística. Este enfoque está basado en un binomio predeterminado lengua origen-lengua meta en el que cada palabra del lenguaje origen está directamente enlazado con una unidad correspondiente en la lengua meta a través de una correlación unidireccional, por ejemplo de inglés a español, pero no en el otro sentido. El mejor representante de este enfoque es el sistema creado por la universidad de Georgetown, que se probó en 1964 por primera vez en traducciones del ruso al inglés. El sistema de Georgetown, al igual que el resto de los sistemas existentes se basa en un método directo con un fuerte componente léxico. Los mecanismos para el análisis morfológico están muy desarrollados y los diccionarios son muy completos, pero los procesos de análisis sintáctico y los que evitan la ambigüedad están aún muy limitados en su capacidad, así que dichos textos necesitan una segunda fase de traducción realizada manualmente por traductores. El siguiente ejemplo se ha hecho utilizando el modelo de traducción directa:

 

Texto en lengua origen

La jeune fille a acheté deux livres

Análisis en lengua origen

La

jeune fille acheter deux livre

Transferencia léxica

The young girl buy

two book

Adaptación a la lengua meta

The young girl bought two books

 

Existen varios sistemas que también utilizan este principio: entre ellos destacamos SPANAM, utilizado para las traducciones españolinglés desde 1980 y SYSTRAN, desarrollado en los EE.UU. con fines militares para traducir del ruso al inglés. Tras una modificación que se realizó para mejorar su funcionamiento, el sistema SYSTRAN fue adoptado por la Comunidad Europea en 1976. Hoy en día se utiliza para la traducción de las siguientes lenguas europeas:  
 

• Lenguas origen: inglés, francés, alemán, español, italiano, portugués y griego.

• lenguas meta inglés, francés, alemán, español, italiano, portugués, holandés, finés y sueco.
 

Además, se están creando programas para otras lenguas europeas como húngaro, polaco y serbio-croata.

Además de la Comisión Europea, hay otra serie de instituciones que usan SYSTRAN como la OTAN y Aérospatiale, la compañía aeronáutica francesa y que han jugado un papel muy importante en el desarrollo del sistema porque han donado su propia terminología para la traducción francésinglés e inglés-francés y han financiado el estudio del campo de especialidad de la aviación. Fuera de las fronteras europeas, SYSTRAN es utilizado también por las fuerzas aéreas de los EE.UU. por su interés en la traducción ruso-inglés y también por la compañía XEROX que adoptó la traducción automática a finales de los 70 y que ha sido el organismo privado que más ha contribuido a su expansión. Finalmente, General Motors, quienes a través de una licencia de Peter Toma pueden vender y desarrollar las aplicaciones del sistema por su propia cuenta. Hay que señalar que en general las compañías que desarrollan sistemas de traducción automática directos no pretenden éstos produzcan versiones finales, si no que faciliten el trabajo del traductor en términos de eficacia y rendimiento. (Lab, pág.24).

 

La estrategia de la transferencia se centra en el concepto de "nivel de representación" y comprende tres etapas. En la etapa del análisis se describe el documento origen lingüísticamente y se utiliza un diccionario en la lengua origen. La etapa de transferencia transforma los resultados de la etapa de análisis y establece los equivalentes lingüísticos y estructurales entre las dos lenguas. Se utiliza un diccionario bilingüe de la lengua fuente a la lengua meta. En la etapa de generación se crea un documento en la lengua meta basado en los datos lingüísticos de la lengua origen a través de un diccionario en la lengua meta.  

La estrategia de transferencia que desarrolló GETA (Groupe d'Etude pour la Traduction Automatique/Grupo de estudio de la traducción automática) en Francia, liderada por B. Vauquois, ha promovido la creación de otros grupos de investigación. Algunos, como el canadiense TAUM-MÉTÉO y el norteamericano METAL, ya están en funcionamiento. Otros están aún en fase experimental, como SUSY en Alemania y EUROTRA, que es un proyecto europeo conjunto. TAUM, el acrónimo para Traduction Automatique de l'Université de Montréal (Traducción automática de la universidad de Montreal) fue creado por el gobierno canadiense en 1965. Se ha estado utilizando para traducir predicciones meteorológicas del inglés al francés desde 1977 y de francés a inglés desde 1989. TAUM-MÉTÉO es uno de los sistemas más antiguo que sigue en funcionamiento y que realiza un análisis tanto sintáctico como semántico. Su nivel de efectividad es de un 80% porque lingüísticamente hablando las predicciones meteorológicas son muy limitadas y están claramente definidas. Funciona solamente con
1.500 entradas léxicas, muchas de las cuales son nombres propios. En resumen, este sistema realiza una serie de tareas repetitivas limitadas y traduce textos muy específicos con un vocabulario y una sintaxis estereotipada (aunque utiliza un diccionario muy completo) en los que encontramos estructuras que se corresponden perfectamente.  
 

La estrategia del lenguaje pivote se basa en la creación de una representación del texto independiente de cualquier lengua en concreto. Dicha representación funciona como un eje universal central distinto de las lenguas fuente y meta. En teoría este método reduce el proceso de traducción automática a dos etapas: análisis y generación. El análisis del texto origen nos lleva a una representación conceptual y el módulo de generación empareja los diversos componentes de ese análisis con sus equivalentes en la lengua meta. La investigación sobre esta estrategia está relacionada con la inteligencia artificial y la representación del conocimiento.

Los sistemas que basados en la idea del lenguaje pivote no pretenden ofrecer traducciones directas sino reformular el texto origen tomando la información más importante del mismo. En este momento las estrategias de transferencia y del lenguaje pivote son las más investigadas en el campo de la traducción automática. Respecto a la estrategia del lenguaje pivote, hay que señalar el proyecto Dutch DLT (Distributed Language Translation) que tuvo lugar de 1985 a 1990 y que utilizaba el esperanto como lenguaje pivote para la traducción de 12 lenguas europeas.
 

De nuevo, hay que insistir en la idea de que estos sistemas no pueden ofrecer versiones finales a menos que trabajen en una esfera estrechamente definida, como es el caso de TAUM-MÉTÉO. Como ya apuntaba Christian Boitet, director de GETA (Grenoble) en una entrevista para la publicación Le français dans le monde Nº314 en la que resume los aspectos más importantes de la TA, ésta permite a los traductores concentrarse en producir un texto meta de alta calidad. Quizá el término “traducción automática” no sea el apropiado porque automáticamente sólo se realiza la primera parte del proceso. Sería más apropiado hablar de una herramienta que ayuda a realizar el proceso de traducción, que de un sistema de traducción independiente.

La siguiente clasificación de programas de TA es relativamente reciente y está basada en los resultados de una serie de tests centrados en los errores y la inteligibilidad de los textos meta (Poudat, pág 51)

Traductor

Dirección

Características 
 

Alphaworks® www.alphaworks.ibm.com

Traduce del inglés a siete 3 lenguas, método de transferencia.
 

E-lingo® www.elingo.com

Veinte pares de lenguas 2 disponibles, método de transferencia.
 

Reverso® www.trans.voila.fr

Trece pares de lenguas 1 disponibles, método de transferencia.
 

Systran® www.systransoft.com

Doce pares de lenguas 4 disponibles, método de transferencia directa.
 

Transcend® www.freetranslation.com

Ocho pares de lenguas 5 disponibles. Método de transferencia directo.


 

Análisis de algunos errores en textos traducidos automáticamente
 

Para poder analizar los errores de los textos traducidos automáticamente resulta muy relevante la comparación con los mismos textos traducidos manualmente. Hemos elegido un artículo de Le Monde Diplomatique porque es un periódico que se escribe en francés pero que se traduce a otras 17 lenguas. En este caso vamos a comparar las traducciones de francés a inglés de Systran y Reverso con las de un traductor.

TEXTO FUENTE: Le Monde Diplomatique Septiembre 2002
 

Depuis le 11 septembre 2001, l'esprit guerrier qui souffle sur Washington semble avoir balayé ces scrupules. Désormais comme l'a dit le président George W. Bush, "qui n'est pas avec nous est avec les terroristes".

Systran®  Reverso  Traducción manual Since September 11, 2001,  Since September 11, 2001,  Since 11 September 2001 the warlike spirit which the warlike spirit which the warmongering mood blows on Washington blows on Washington in Washington seems to seems to have swept these seems to have swept have swept away such scruples. From now on, (annihilated) these scruples. From that point, like said it the president scruples. Henceforth, as as President George Bush George W Bush, "which is said it the president put it, "either you are with not with us is with the George W. Bush, "which us or you are with the terrorists". (37 palabras) (who) is not with us is with terrorists." (36 palabras) the terrorists". (35 +2
palabras)


 

Lo primero que hay que destacar es que la TA es un método que se centra en la lengua origen mientras que la traducción manual se enfoca hacia la comprensión del lenguaje meta. Este es del motivo por el cual las traducciones automáticas resultan con frecuencia inapropiadas, porque cogen las palabras de un diccionario y siguen estrictamente las limitaciones situacionales impuestas por el diseñador del programa. En las traducciones anteriores encontramos varios tipos de errores.
 

Errores que pueden cambiar el significado del lexema
 

1. Palabras o frases que son aparentemente correctas pero que no traducen el significado en contexto:

Original:

l'esprit guerrier
 

Systran® the warlike spirit
 

Reverso: the warlike spirit
 

HT: the warmongering mood
 

2. Palabras sin significado:
 

Original: comme l'a dit le président George W. Bush
 

Systran: like said it the president George W. Bush
 

Reverso: as said it the president George W. Bush
 

TM: as President George Bush put it
 

Aunque la traducción de Reverso no es del todo correcta, llega a traducir "comme" como "as" que es la opción correcta en este contexto.  

 

Errores en el uso
 

La traducción puede entenderse aunque en la TA reproduzca el significado aunque no se respete el uso:
 

Original: semble avoir balayé ces scrupules
 

Systran: seems to have swept these scruples
 

Reverso: seems to have swept (annihilated) these scruples
 

TM: seems to have swept away such scruples
 

Original: qui n'est pas avec nous est avec les terroristes
 

Systran: which is not with us is with the terrorists
 

Reverso: which (who) is not with us is with the terrorists
 

TM: either you are with us or with the terrorists

Como ya hemos mencionado, la traducción manual se concentra en la lengua meta, empezando por la lengua origen si es necesario para reproducir el significado. Por ejemplo, el traductor eligió claramente "the warmongering mood in Washington" como una traducción contextual mejor de l'esprit guerrier qui souffle sur Washington, en vez de versiones más literales como las que dan las traducciones automáticas.
 

Ya que el primer objetivo de la TA es la comprensión y no la producción de un texto meta perfecto, es muy importante seguir dos reglas básicas para sacar el mayor partido a estos programas. En primer lugar hay que reconocer que existen ciertos tipos de textos que no pueden traducirse con TA. En segundo lugar, la corrección del texto fuente es esencial porque incluso una letra puede llegar a cambiar el sentido como veremos a continuación: We shook hand translates into "Nous avons secoué la main"; but We shook hands becomes "Nous nous sommes serrés la main". La omisión de una s en el texto origen es suficiente para que la traducción automática resulte incomprensible. También es interesante remarcar que la final of serrés es un error porque el programa de TA no tiene en cuenta las delicadezas de la gramática francesa en cuanto a la concordancia del participio pasado.
 

Traducción asistida por ordenador 
 

En realidad la traducción asistida por ordenador es un proceso complejo en el que intervienen una serie de herramientas y una tecnología que se adaptan a las necesidades del traductor, el cual es protagonista de todo el proceso y no solo de la fase de revisión. El ordenador se convierte en una estación de trabajo a través de la cual el traductor tiene acceso a una gran variedad de textos, herramientas y programas: por ejemplo diccionarios monolingües y bilingües, textos paralelos, textos traducidos en una variedad de lenguas meta y fuente y bases de datos terminológicas. Cada traductor puede crear su propio entorno de trabajo personal y transformarlo para ajustarse a las necesidades de cada tarea. Por tanto con la traducción asistida por ordenador el traductor obtiene una flexibilidad y una libertad de movimientos inmediata, así como un acceso a una impresionante cantidad de información actualizada. El resultado es un ahorro de tiempo enorme.

A continuación les presentamos las herramientas informáticas más importantes en el entorno de un traductor, desde la más elemental a la más compleja:
 

Diccionarios electrónicos, glosarios y bases de datos terminológicas
 

En principio, el hecho de poder consultar los diccionarios digitales electrónicamente no supone una diferencia radical con consultarlos en formato papel. Sin embargo las ventajas aparecen muy pronto. Se tarda muchísimo menos tiempo en introducir una palabra en el ordenador y recibir una respuesta que buscando en diccionarios escritos. En el primer caso hay un acceso inmediato a información relacionada a través de los links y además pueden usarse varios diccionarios al mismo tiempo trabajando con varios documentos.
 

Los diccionarios electrónicos están disponibles en varios formatos: en software que se instala en el ordenador; en CD-ROMs y lo más importante a través de Internet. El motor de búsqueda de Google por ejemplo nos proporciona acceso a una enorme variedad de diccionarios bilingües y monolingües en muchas lenguas, aunque a veces es necesario inscribirse on-line, como ocurre con el Diccionario Oxford English. Puesto que los diccionarios on-line no son una simple colección de palabras aisladas, éstos nos organizan el material a partir de sus corpus. Por ejemplo, podemos pedir que nos den todas las palabras relacionadas con una palabra clave o todas las palabras procedentes de una lengua en concreto. Es decir, un acceso cruzado a la información inmediato.

Para ayudarte con la terminología específica hay una gran gama de diccionarios, glosarios y bases de datos en Internet. Le Nouveau Grand Dictionnaire Terminologique desarrollado en Quebec, (Canadá) contiene 3 millones de términos en francés e inglés que pertenecen a 200 campos. Otra fuente importante es el EURODICAUTOM, una base de datos terminológica multilingüe creada por la Unión Europea en 1973 y que cubre una serie de áreas especializadas, tanto científica como no científica (la lista empieza: agricultura, arte, automoción...). Además,

hay páginas web que ofrecen información sobre terminología que puede resultar útil para los traductores. Uno de esos sitios es el del centro deinvestigación de TERMISTI vinculado al Instituto de Traductores e Intérpretes (ISTI) en Bruselas (http://www.termisti.refer.org) en el que podrá encontrar la siguiente información:
 

• Diccionarios disponibles en Internet como los anteriormente mencionados.

• Redes de terminología como RIFAL (Réseau international francophone d’aménagement linguistique), RITERM (Red ibero americana de Terminología)

• Proyectos de terminología europea, tales como las tecnologías del lenguaje humano las de la información y la sociedad.  

• Escuelas de traducción

• Foros y difusión/listas de discusión

• Conferencias

• Publicaciones como el International Journal of Lexicography, La banque des mots, L'actualité terminologique, Méta, Terminogramme, Terminologies nouvelles, Terminology, Terminometro, Translation Journal, Apuntes.
 

Concordancias
 

Hacer concordancias por ordenador no sustituye a herramientas como diccionarios y glosarios, pero ofrecen un método adicional para manejar textos que se van a traducir.

Estamos hablando de los programas procesadores de textos que producen una lista de todas las apariciones que una serie de letras dentro de un corpus definido con el fin de establecer unos patrones que no quedarían claros de otra forma. Dichas letras pueden formar parte de una palabra, como prefijo o sufijo por ejemplo, o ser una palabra concreta o incluso un grupo de palabras. Las funciones específicas de concordancia incluyen datos estadísticos sobre el número de palabras o proposiciones, calificadores, etc. En cuanto a la frecuencia y al orden alfabético, lo más importante quizás sea, identificar el contexto exacto en el que aparecen las palabras. La información se puede acumular y almacenar según se van traduciendo los textos, lo que dará lugar a una base de datos para consulta en cualquier momento y de forma no secuencial.  
 

Las concordancias son particularmente valiosas en la traducción de textos especializados que tienen un vocabulario y unas expresiones fijas con un significado claramente definido. Por medio de las concordancias se asegura la consistencia terminológica y por tanto el traductor adquiere más control sobre el texto independientemente de la longitud y la complejidad del mismo. Sin embargo, no son una herramienta tan útil para los traductores literarios que se encuentran constantemente problemas relacionados con el uso polisémico y metafórico del lenguaje. A pesar de ello, algunos traductores literarios utilizan las concordancias puesto que juegan un papel importante en cualquier tipo de traducción.

Textos bilingües online
 

Normalmente los corpus bilingües constan de un texto fuente y su traducción que ha sido realizada previamente por un traductor. A este tipo de texto que se almacena electrónicamente se le llama bi-texto y se utiliza porque facilita la realización de traducciones posteriores ya que ofrece soluciones para las expresiones fijas, automatizando así una parte del proceso. El crecimiento del mercado de la traducción ha dado lugar a que las empresas y las organizaciones internacionales coleccionen textos o corpora en varias lenguas que guardan sistemáticamente on-line y que están disponibles para consulta en cualquer momento.  
 

Memorias de traducción
 

Las memorias de traducción son una de las aplicaciones más importantes de los textos bilingües on-line y se remontan a principios de los 80 con el pionero sistema TSS de ALPS, que más tarde se convertiría en Alpnet. Comenzaron a tener éxito a principio de los 90 con programas como Translator Manager,  Translator's Workbench, Optimizer, Déjà Vu, Trados y Eurolang, entre otros. En reducidas cuentas, una memoria de traducción no es más que una base de datos en la que el traductor almacena traducciones para poder usarlas posteriormente, tanto en ese mismo texto como en otros. Básicamente el programa graba pares bilingües: un segmento en lengua-fuente (normalmente una frase) que se combina con un segmento en lengua meta. Si en algún momento de la traducción vuelve a salir un segmento idéntico o similar a otro ya traducido, la memoria de traducción encontrará dicho segmento y lo sugerirá automáticamente como traducción. El traductor puede aceptar el segmento sin introducir ningún cambio o cambiarlo para adecuarlo al contexto o simplemente rechazarlo. La mayoría de los programas ofrecen no solo pares perfectos sino también segmentos que coinciden sólo parcialmente. Esta herramienta de traducción asistida por ordenador se hace más útil en los textos que presentan las siguientes características:  

• Homogeneidad terminológica: El significado de los términos no cambia.

• Homogeneidad fraseológica: Las ideas y las acciones se expresan y describen con las mismas palabras

• Frases cortas y simples: Porque aumentan las probabilidades de encontrar repeticiones y reducen la ambigüedad.
 

Una memoria de traducción puede utilizarse en dos sentidos:
 

1. Modo interactivo: El texto que se va a traducir está en la pantalla del ordenador y el traductor selecciona uno por uno los segmentos que se van a traducir. Después de cada selección el programa busca segmentos similares o idénticos en su memoria y ofrece posibles traducciones en una ventana separada. Es el traductor quien acepta, modifica o rechaza estas sugerencias.
 

2. Modo automático: El programa procesa automáticamente todo el texto fuente e inserta en el texto meta las traducciones que ha encontrado en la memoria. Este método es muy útil si hay muchas repeticiones porque evita tratar casa segmento en una operación por separado.
 

Un programa de memoria de traducción se compone normalmente de los siguientes elementos:
 

a. Un maquetador de traducción, que protege el formato del texto meta.
 

b. Un localizador del segmento del texto.
 

c. Una herramienta terminológica para la gestión del diccionario.
 

d. Un sistema automático de análisis para textos nuevos.
 

e. Una herramienta estadística que indique el número de palabras traducicdas y que quedan por traducir, el lenguaje, etc.
 

Los programas de memoria de traducción están basados en la acumulación y el almacenamiento de conocimiento que se recicla conforme a las necesidades, automatizando el uso de la terminología y el acceso a los diccionarios. Cuando en traducción las tareas se repiten, las memorias sirven para que el traductor se ahorre tiempo e incluso esfuerzo físico: por ejemplo, el uso del teclado puede reducirse hasta en un 70% en algunos textos. Además, al asegurar la consistencia las memorias también simplifican la gestión del proyecto y las traducciones de equipo. Sin embargo, las memorias de traducción sólo pueden tratar textos en términos de segmentos lingüísticos, no pueden, a diferencia de los traductores, tener una visión de conjunto del texto en cuanto a las ideas, conceptos o mensaje global. Un traductor puede reorganizar o redistribuir la información en el texto fuente porque el lenguaje y la cultura meta requieran una relación de contenido diferente para crear coherencia y facilitar la comprensión. Otra desventaja de las memorias es que es necesario invertir mucho tiempo para poder obtener un uso eficaz e incluso así se necesita mucho tiempo para base de datos amplia, es decir, que no empiezan a ahorrar tiempo en cuanto salen de la caja.

Finalmente hay que destacar que los programas de memoria de traducción han sido diseñado para mejorar la calidad y la eficacia de los procesos de traducción, especialmente los textos especializados que tienen un lenguaje no figurativo y construcciones gramaticales fijas, pero no han sido diseñados para sustituir al traductor.

 

Conclusión: El impacto de  las nuevas tecnologías en la traducción
 

Se ha discutido mucho sobre si la llegada de la traducción automática y asistida por ordenador podrían convertir a los traductores en meros maquetadores, con lo que tendrían menos importancia que los programas de ordenador. El miedo a que esto ocurriera ha dado lugar a un cierto rechazo hacia las nuevas tecnologías por parte de los traductores, no sólo por la posible pérdida de trabajo y prestigio profesional si no también por la preocupación de saber que podría producirse un declive en la calidad de la producción. Algunos traductores rechazan totalmente la traducción automática proque la asocian con un punto de vista en el que la traducción es sólo un producto comercial basado en el cálculo de la inversión frente a los beneficios. Estos traductores definen la traducción como un arte que posee sus propios criterios estéticos que no tienen nada que ver con las ganancias o las pérdidas, si no que están relacionados con la creatividad y con el poder de la imaginación. Esto se aplica sobre todo a ciertos tipos de traducción como los textos literarios donde la polisemia, la connotación y el estilo juegan un papel muy importante. En este sentido, está claro que los ordenadores nunca podrán sustituir a los traductores en este tipo de textos. Incluso en otro tipo de textos, nuestro análisis del papel y la capacidad de la TA y la TAO nos muestra que ninguna es lo suficientemente eficaz como para eliminar a los traductores. De hecho, la llamada traducción automática debería llamarse traducción asistida por ordenador también. En este sentido, en vez de sentirse amenazados, los traductores deberían reconocer y aprender a explotar el potencial de las nuevas tecnologías para ayudarles a ser más rigurosos, consistentes y productivos.
 

Algunos se preguntan si estas nuevas tecnologías han creado una nueva profesión. Podría decirse que las recursos disponibles a través de la tecnología de la información implican un cambio en la relación entre el traductor y el texto, es decir, una nueva forma de traducir, pero esto no significa que el resultado sea una nueva profesión. Sin embargo, existe un claro desarrollo de nuevas capacidades que nos llevan a señalar una serie de aspectos esenciales de la situación actual. Traducir con la ayuda de un ordenador no es lo mismo que trabajar sólo con papel y con diccionarios convencionales, puesto que las herramientas informáticas nos ofrecen una relación con el texto mucho más flexible que una mera lectura lineal. Internet, gracias a su acceso universal y a la posibilidad de comunicaciones instantáneas entre usuarios ha creado una libertad física y geográfica impensable hasta hace poco tiempo. Compartimos la opinión de que la traducción no se ha convertido en una profesión nueva pero se han producido una serie de cambios que continuarán evolucionando. Los traductores tienen que aceptar las nuevas tecnologías y aprender a usarlas como medio para la productividad y mejorar la calidad.

 

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Olivia Craciunescu