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NOTICIAS 19 NOVIEMBRE, 2021

La utopía en traducción automática: paridad humana

La utopía en traducción automática: paridad humana

Uno de los conceptos más ambiciosos en el sector de la traducción automática, es la paridad humana. En el artículo de hoy exploramos los límites de la traducción automática y su futuro, cada vez más cerca de alcanzar la utopía.

La paridad humana en traducción automática, ¿en qué consiste?

La paridad humana está considerada una utopía por los expertos de la industria, ya que conseguirla requeriría que un sistema de traducción automática tuviese una calidad igual o equiparable a la de un traductor humano.

Si bien los motores de traducción automática son cada vez más potentes y su hiperespecialización les permite alcanzar calidades hasta hace poco impensables, la paridad humana absoluta exige ir más allá de los límites establecidos.

 

Un ejemplo de paridad humana en motores de traducción automática:

Partimos de la siguiente frase, la cual tiene que traducirse con el motor del inglés al español:

The presentation of our coworkers at the last conference of KTLC was awesome!

Para conseguir la paridad, utilizamos una frase con la traducción de referencia en español redactada por traductores humanos:

¡La presentación de nuestros compañeros en la última conferencia de KTLC estuvo genial!

Nuestro modelo de traducción genera la frase al español:

¡La presentación de nuestros compañeros de trabajo en la última conferencia de KTLC fue increíble!

Podemos considerar que la traducción que realiza el modelo (es decir, el motor de traducción) alcanza la paridad humana si es equivalente o similar a la frase de referencia.

 

Traducción humana vs. traducción automática: diferencias y beneficios.

Pese a los vertiginosos avances de los sistemas de traducción automática por conseguir excelentes resultados, cada vez más autónomos y con menos necesidad de revisión humana, es necesario mucho más para alcanzar la paridad.

Una de las principales diferencias entre ambas traducciones reside en el conocimiento que el traductor o traductora tenga sobre las expresiones y las sutilezas del idioma en el que está trabajando y el estilo y enfoque personal que plasme en la traducción, esto debería ser profundamente aprendido por un motor de traducción para que fuese capaz de replicarlo.

También podemos considerar que, unido a todo lo anterior y sumando un nuevo nivel de complejidad, está el contexto. Los motores y la inteligencia artificial siguen encontrando una gran barrera en la lectura y correcta aplicación del conjunto de circunstancias que permiten el correcto traspaso de información y comprensión del texto. Saber interpretar el lugar, cultura y tiempo o época, tanto del emisor como del receptor, sigue siendo una aptitud humana que la tecnología aún no ha conseguido emular.

 

¿Quiere saber más sobre la importancia de la traducción humana? En el siguiente artículo, Ángela Franco, Coordinadora de Producción profundiza en el tema. Seguir leyendo: ¿Cuándo revisar una traducción?

En cambio, los modelos de traducción automática consiguen generar traducciones con una paridad casi humana si el texto que se traduce se asemeja a los datos con los que se han entrenado. A esto debemos sumar la alta eficiencia de estos sistemas de traducción automática, capaces de procesar y traducir grandes volúmenes de información y datos con una rapidez inalcanzable para los humanos.

 

El gran desafío en desarrollo de soluciones de traducción, ¿cada vez más cerca?

El objetivo dentro del campo de la traducción automática es claro; conseguir una calidad equiparable a la humana gracias a motores entrenados para estar profundamente especializados.

En Pangeanic trabajamos para desarrollar motores de traducción capaces de generar este equivalente a las capacidades humanas. Mercedes García, líder del departamento de Investigación nos explica cómo trabajamos para cumplir esta ambiciosa (y cada vez menos utópica) meta:

Actualmente, los motores de traducción basados en la arquitectura neuronal Transformer son los que proporcionan las traducciones con mayor calidad. En Pangeanic, usamos este tipo de arquitectura en nuestra tecnología Deep Adaptive que entrena modelos de manera rápida y eficiente proporcionando la mejor calidad y adaptándose a las necesidades del cliente en un entorno fácil de usar.

¿Conoce ECO by Pangeanic?

La plataforma ECO permite traducir automáticamente cientos de millones de palabras en un tiempo récord, anonimizar contenido, resumir, extraer conocimiento y datos clave y convertir datos no estructurados en contenido estructurado.

En Pangeanic, hemos desarrollado la tecnología Deep Adaptive ECOsystem que permite entrenar los motores de forma individualizada para cada usuario empleando datos con contenidos de un dominio específico. Por consiguiente, este sistema ayuda a que la calidad de la traducción automática sea cada vez más semejante a la de la traducción humana,  Mercedes García, Líder del departamento de investigación de Pangeanic.

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