El futuro de la traducción: textos más rápidos y baratos

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Actualmente somos más de 7.000.000.000 de personas. Una cifra que da vértigo nada más verla. Como cabe esperar, todas estas personas tienen la capacidad de interactuar entre sí mediante un “código”: la lengua. Hoy día podemos estimar que en el mundo se habla en torno a 7.000 lenguas distintas. Cada una con sus respectivos términos, contextos y ambigüedades. Ahora bien, para que la comunicación se complete es vital que emisor y receptor compartan dicha lengua.

En esta sociedad tan globalizada es muy común comunicarnos con personas que hablan una lengua distinta. De ahí la importancia de estudiar idiomas. Sin embargo, aunque hay quienes son unos verdaderos políglotas, no todos tenemos la misma capacidad de aprendizaje ni tiempo. Afortunadamente, contamos con servicios profesionales de traducción que nos aseguran una traducción de calidad, libre de los errores que nos puede acarrear recurrir a herramientas gratuitas.

Además, los nuevos avances tecnológicos, como la Inteligencia Artificial y el “machine learning” (aprendizaje automático), permiten acelerar el proceso de traducción de textos a partir de la computarización, reportando dos ventajas directas: textos traducidos en menos tiempo y por menos dinero.

Computadoras que aprenden, son inteligentes y traducen

Machine learning

También conocido como aprendizaje automático, el machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se centra en que las computadoras (ordenadores, tabletas, móviles, etc.) son capaces de aprender.

Su presencia la podemos ver en elementos ya tan cotidianos como las recomendaciones de películas, las sugerencias de compra personalizadas, el reconocimiento de voz de los asistentes virtuales y, desde un tiempo a esta parte, también en las herramientas de traducción.

Inteligencia artificial

Define la capacidad que tiene una máquina de desarrollar aquellas habilidades asociadas a los seres humanos: el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la planificación.

La traducción automática

La traducción automática consiste en traducir textos mediante un software capaz de detectar el idioma del texto original y traducirlo al idioma seleccionado por el usuario.

Aunque existen varios tipos de traducción automática, la que más se utiliza hoy día es la neuronal. Tal y como su nombre indica este tipo de traducción automatizada utiliza una red neuronal formada por varios dispositivos integrados en un mismo motor de traducción. Estos motores de traducción recopilan todos los datos necesarios para que el resultado de la traducción final se ajuste lo máximo posible al habla natural y, más específicamente, al tono y estilo del usuario que solicita su traducción. Y es en este proceso en el que son imprescindibles IA y machine learning.

Las empresas de traducción que apuestan por la tecnología y por soluciones de traducción automática, como es el caso de Linguaserve, integran la personalización de motores de traducción en sus servicios. Traducir no es sustituir una palabra por otra, sino que comprende un proceso más complejo de análisis e interpretación. En el caso de las soluciones de traducción automática profesionales, los motores se personalizan y entrenan en función del cliente, actualizando la terminología específica y aplicando conocimientos de gramática, semántica y también sintaxis, tanto del idioma de origen como del idioma de destino.

Otros tipos de traducción automática

TA (Traducción automática basada en reglas)

Es una traducción básica basada en la aplicación de las reglas y los términos incluidos en los diccionarios de la lengua de origen y de destino, previamente configurados para incluir reglas gramaticales y palabras y expresiones. Todo lo que no está incluido en las reglas de transferencia y en las gramáticas de los diccionarios bilingües que integra no es traducido.

Como vemos, requieren de una constante actualización a fin de poder garantizar la traducción completa del texto sin limitaciones.

SMT (Sistemas basados en entrenamiento estadístico)

La traducción automática estadística sólo requiere de dos cuerpos de texto. Un cuerpo de texto del idioma destino y otro cuerpo de texto con las equivalencias de traducción entre la lengua de origen y de destino.

Este sistema está formado por tres componentes: el modelo de lenguaje, el modelo de traducción y el decodificador.

El modelo de lenguaje influye en la fluidez del texto. El de traducción, establece la equivalencia entre una lengua y otra. Y, por último, el decodificador propone varias traducciones posibles de entre las cuales termina por seleccionar aquella que considera que tiene más probabilidades de ser la adecuada.

Ventajas de la traducción automática

Sin duda, la traducción automática cuenta con muchísimas ventajas. Entre ellas:

  • Agilizar el proceso de traducción.
  • Reducir gastos.
  • Economizar tiempo (el proceso se desarrolla mucho más rápido).
  • Mayor productividad de los traductores (al no tener que desarrollar una labor general de traducción pueden focalizarse en los términos más específicos del texto).

¿Puedo fiarme de un texto traducido automáticamente?

En internet podemos encontrar herramientas como Google Translator y otras muchas herramientas de traducción gratuitas. Si has tenido que recurrir a ellas, sabrás cómo funcionan: introducimos un texto en un idioma y automáticamente se traduce al que seleccionemos como idioma de destino. Sin embargo, muchas veces las traducciones son demasiado literales o los motores de búsqueda que integran no están lo suficientemente actualizados o entrenados como para que ciertas expresiones o terminología específica sean traducidas por otra equivalente en la lengua de destino.

Si bien es cierto que son gratuitas, la calidad del texto final y su fiabilidad no están garantizadas. A menudo hay erratas.

En los casos en los que el texto es breve y va a disponerse en un espacio de reducida visibilidad puede utilizarse este tipo de herramientas. Pero cuando los textos son de carácter técnico, empresarial, oficial… y van a tener mucho más alcance y visibilidad es importante que la traducción esté bien hecha.

En estos casos, se aconseja abogar por una empresa de traducción, donde los SMT y NMT (Sistemas basados en redes neuronales) están entrenados con datos de cada cliente almacenados en memorias de traducción, las cuales guardan los contenidos y la terminología necesaria para completar la traducción del cliente de forma automática. De esta manera, el texto final se ajusta en estilo y términos a la voz requerida por el cliente.

Una vez se obtiene el texto traducido automáticamente, se procede a su post-edición, es decir, se revisa por un traductor humano profesional. Esta última tarea se desarrolla en mucho menos tiempo, ya que el trabajo base principal ya ha sido desarrollado por el motor de traducción.

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4 Comentarios
  1. ProsiNet (@prosinet) dice

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  2. StackedCloud (@StackedCloud) dice

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  4. @VicenteGilPalop dice

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