Sobre la traducción automática: definición, características y tipología

Sobre la traducción automática: definición, características y tipología

¿Qué significan las siglas TA? Seguro que muchos de ustedes desconocen tanto su significado como su contenido. En concreto, ambos caracteres aluden a la traducción automática, o lo que es lo mismo: a la traducción automatizada. Este proceso consiste en el uso de un software de ordenador para traducir un texto de un lenguaje original a otro.

Aunque parezca sencillo, el proceso de traducción ya sea humana o automática, es complejo, pues se debe trasladar el significado de un texto en el idioma original al de destino. Así, la traducción no consiste en sustituir una palabra por otra, sino en interpretar y analizar todos los elementos que configuran el texto y conocer cómo inciden unos términos en otros.

De hecho, para traducir se requieren conocimientos de gramática, sintaxis, semántica y familiaridad con una región dada. Por eso, tanto la traducción humana como la traducción automática tienen sus propios retos, siendo el mayor de ellos producir trabajos de calidad para ser publicados mediante traducción automática. En este sentido, es importante diferenciar entre la traducción automática basada en reglas y la basada en estadística.

En el primer caso, hablamos de la utilización de incontables reglas lingüísticas integradas. Así, el software analiza sintácticamente el texto y crea una representación transitoria a partir de la cual se genera el texto en el idioma de destino. En la mayoría de estos casos el procedimiento se estructura en dos pasos.

Por un lado, en una inversión inicial que aumenta de manera significativa la calidad del trabajo con un coste limitado y en segundo en una inversión acumulable que hace crecer la calidad exponencialmente. Un proceso cuya mejora puede ser larga a pesar de que este servicio proporciona a los usuarios el umbral de calidad que necesitan sus traducciones.

Por su parte, la tecnología de traducción automática estadística usa modelos estadísticos, cuyos parámetros derivan del análisis de muestras monolingües y bilingües. La creación de estos modelos es rápida ya que la tecnología depende de los corpus ya existentes.

Para realizar este tipo de traducción automática se requieren un mínimo de dos millones de palabras. Así, aunque en teoría se puede alcanzar el umbral de calidad, la mayoría de las empresas no poseen cantidades de muestras multilingües tan grandes para crear los modelos de traducción necesario.

Además, otro problema añadido a la traducción automática estadística es que su desarrollo consume cantidades notables de CPU, por lo que requiere una configuración de hardware amplia para llevar a cabo los modelos de traducción que facilitan la obtención de niveles promedio de rendimiento.

Por todo lo visto podemos concluir que la traducción automática basada en reglas facilita una buena calidad y es previsible, dada la personalización que garantiza. Por su parte, la traducción automática estadística proporciona una buena calidad cuando se dispone de muestras grandes, al ser fluida y por tanto, poder leerse bien y cumplir con las expectativas de los usuarios.

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Por ello dispone de una fuerte capacidad de respuesta en el servicio de idiomas adaptados a las necesidades de cada cliente. 

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