Traducción automática neuronal: superando la brecha entre la traducción humana y la automática
Muchas empresas están interesadas en utilizar la traducción automática en sus negocios. Esta tecnología ofrece una serie de ventajas respecto de la traducción humana tradicional, sobre todo cuando se trata de grandes volúmenes de texto.
Para empezar, es mucho más rápida. Un traductor puede traducir un máximo de 2000 – 3000 palabras al día, mientras la traducción automática puede realizar el trabajo de cientos de traductores. Esto implica que la traducción automática es mucho menos costosa que la humana, por lo que el ahorro puede ser importante cuando se trabaja con proyectos grandes.
Sin embargo, la calidad de la traducción automática es considerablemente inferior a la humana. Las traducciones suelen ser demasiado literales, la gramática puede sonar mal, y con frecuencia el lenguaje utilizado no es idiomático. Esto se debe al funcionamiento de la traducción automática tradicional, donde se traducen frases hechas o secuencias de palabras.
La traducción automática estadística (SMT, por sus siglas en inglés) lleva décadas siendo el paradigma de traducción dominante. En general, las aplicaciones prácticas de la SMT son sistemas basados en frases que traducen secuencias de palabras o frases cuya longitud puede variar.
El objetivo de la traducción automática neuronal es cambiar esto mediante la creación de una nueva forma de procesar los textos que se traducen.
Qué es la traducción automática neuronal
La traducción automática neuronal (NMT, por sus siglas en inglés) es un nuevo método avanzado de traducción automática. La traducción automática tradicional analiza una frase y luego intenta sustituir las palabras con equivalentes en el segundo idioma. En una serie de procesos, sustituye las palabras, cambia su orden para que sea correcto en el idioma objetivo, e intenta garantizar que los grupos de palabras suenen bien. Sin embargo, el resultado no suele ser muy brillante. La traducción automática neuronal es diferente.
A diferencia del sistema de traducción tradicional basado en frases, que consta de muchos pequeños subcomponentes que se ajustan por separado, la traducción automática neuronal intenta crear y entrenar una única gran red neuronal que lee una frase y produce una traducción correcta.
La traducción automática neuronal utiliza un método totalmente nuevo de procesamiento de datos, y este método es revolucionario. Estos programas de traducción utilizan una gran red neuronal que permite que el programa de traducción aprenda de sus errores y realmente «comprenda» los idiomas con los que trabaja. No es fácil explicar en detalle el proceso exacto, ya que muchos de los pasos tienen que ver con la programación. El resultado final es una traducción automática adaptada mucho mejor que el resultado de la traducción automática estándar. Las traducciones son más naturales y suenan mejor; además, requieren mucho menos trabajo para que puedan publicarse.
El punto fuerte de la NMT es su capacidad para aprender directamente, de forma integral, el camino desde el texto de entrada hasta el texto de salida.
¿Qué significa esto para los clientes de traducción?
La traducción automática neuronal puede mejorar la productividad de forma considerable en el proceso de localización, incluso comparada con la traducción automática tradicional. Por ejemplo, reduce la necesidad de posedición un 25 %. Esto quiere decir que el proceso global es mucho más rápido que la traducción automática habitual, porque se necesita menos tiempo para realizar la posedición. Esto también conlleva una reducción importante en los costes de traducción, porque todos sabemos que el tiempo es oro.
¿Para qué puede utilizarse?
La traducción automática neuronal es una buena opción para aquellas empresas que necesitan localizar grandes volúmenes de texto de forma eficaz y rentable. Hoy en día, son muchas las empresas que producen grandes cantidades de contenido escrito en forma de blogs, artículos informativos, redes sociales, videos, y preguntas frecuentes. La traducción tradicional no es lo suficientemente rápida como para seguir el ritmo de todo el contenido que se genera.
La calidad del resultado de la traducción automática tradicional deja mucho que desear. Sin embargo, la traducción automática neuronal es una opción innovadora que puede proporcionar localización de forma rápida y eficaz, y con mayor calidad que la traducción automática tradicional. Incluso es posible «entrenar» al programa utilizando traducciones existentes. De esta forma, se puede conseguir un tono similar al que ya se ha utilizado. Esto hace que sea perfecta para traducir grandes volúmenes de contenido online con un buen nivel de calidad.
