CBLingua colabora en un estudio de Traducción automática con el periódico El Pais

Isabel Rubio, redactora de el periódico El Pais en su artículo Confundir la Feria del Grelo con la del clítoris: por qué no puede un traductor automático sustituir al humano (de momento) publicado el pasado 29 de mayo analizó la situación actual de los traductores automáticos. Para ello, entrevistó a diferentes profesionales relacionados con el mundo de la traducción y de las nuevas tecnologías entre los que formó parte el equipo de CBLingua.

El estudio evaluaba 3 sistemas de traducción automáticas diferentes.

Todos los profesionales entrevistados llegaron a la misma conclusión: aunque se están produciendo enormes avances en el campo de la traducción automática como la inclusión de sistemas de redes neuronales para llevar a cabo una traducción automática, en ningún caso se plantea ninguno de los expertos que los traductores profesionales puedan ser sustituidos por un traductor automático.

Resultados Traducción automática

“Cuanto más diferentes sean dos lenguas, más datos se necesitan para conseguir una traducción de calidad”. Este es uno de los principales hándicaps a los que se tienen que afrontar los traductores automáticos a la hora de producir una traducción en cuestión de segundos. Además, al tratarse de sistemas incapaces de “extraer el significado de cada expresión y del resultado de la combinación con otras expresiones en todos los niveles lingüísticos” como exponen fuentes de CBLingua, muchas veces nos podemos encontrar con casos de sexismo lingüístico.

 

Juan Salvador Castejón se hace eco de este hecho y lo ejemplifica en el artículo con el siguiente caso: un traductor automático va a traducir a doctor como un médico (masculino) mientras que a nurse como una enfermera (femenino). Otra de las cuestiones que actualmente un traductor automático es incapaz de realizar es el reemplazo de un término por otro que sea más conocido por el público de llegada. Juan Rafael Zamorano Mansilla explicaba en el artículo este caso mediante el libro To kill a mockingbird traducido al español como Matar a un ruiseñor. Sin embargo, mockingbird no significa ruiseñor sino sinsonte. El traductor a la hora de traducir dicho título al español se decantó por una especie más conocida en España. Este razonamiento llevado a cabo por el traductor profesional actualmente resulta impensable en un traductor automático.

Traductores automáticos experimentan una ambigüedad léxica

La afirmación de Jorge Arús Hita, pone de manifiesto otro de los campos en los que los traductores automáticos experimentan fallos considerables: la ambigüedad léxica. “Los traductores automáticos todavía se ciñen demasiado a la literalidad del mensaje. Funcionan mejor en aquellas áreas donde hay menos posibilidad de ambigüedad”. Un traductor profesional sí que es capaz de reflexionar acerca del lenguaje en todos sus niveles lingüísticos y extraer el significado que quería transmitir el texto origen. Sin embargo, un traductor automático no es capaz de realizar dicha tarea. De hecho, si algún término no es encuentra en su base de datos, dicho término quedará sin traducir.

En palabras de Jorge Arús Hita podemos esclarecer una conclusión a la situación actual de los traductores automáticos. Su objetivo tiene que ser “que los humanos nos podamos comunicar en directo sin necesidad de hablar el mismo idioma”.

¿Cuál es el mejor traductor?: probamos DeepL, Google Translate y Bing

Es el segundo artículo publicado por Isabel Rubio el día 30 de mayo. En este artículo se realizó una comparativa de los tres traductores automáticos citados en el título con el objetivo de probar su eficacia a la hora de traducir. El jurado estaba compuesto por Eugenia Arrés, traductora autónoma con más de 15 años de experiencia; Carolina Balsa Cirrito, CEO de CBLingua Traductores Jurados SL; y Celia Rico Pérez, catedrática de tecnologías de la traducción de la Universidad Europea de Madrid.

 

Para realizar el test, se utilizaron extractos de Harry Potter y la piedra filosofal (literario), una noticia acerca del coronavirus (periodístico) y una investigación de la revista Nature (científico). En el artículo se pueden observar las traducciones propuestas por los diferentes programas de traducción automática. En el caso del texto literario, el traductor que mejores resultados ha proporcionado ha sido DeepL, seguido muy de cerca del traductor de Google.  En cuanto al texto periodístico, es el traductor de Google el que se sitúa a la cabeza a tan solo una décima de distancia con respecto a DeepL. Por último, los traductores de Google y Bing  están empatados en el texto de carácter científico, aventajando casi en dos puntos a DeepL.

Conclusiones del estudio

Las conclusiones extraídas al analizar los resultados son que claramente el texto que producen los traductores automáticos contiene errores como sinsentidos que hacen que los textos se perciban como artificiales. Además, aquí juega un papel fundamental la postedición, es decir, la revisión del texto traducido automáticamente por un traductor profesional, con el objetivo de corregir esos fallos presentes y eliminar ese matiz artificial que tienen.

Traductor automático no sustituye al traductor profesional.

En conclusión,  la labor del traductor profesional no es sólo la traducción desde un idioma a otro sino que engloba un proceso mucho más complejo, en el que el traductor tiene que extraer el sentido del texto origen para poder trasladarlo al texto meta. Sin embargo, no debemos pensar que la traducción automática no es beneficiosa. Para un traductor profesional, hay otras herramientas que pueden facilitar su labor como los programas de traducción asistida por ordenador. “Los traductores automáticos son un recurso más del que se dispone, pero nunca debemos olvidar los errores que actualmente presentan”. De esta manera, el traductor debe tener en cuenta cómo funcionan los sistemas de traducción automática, para poder sobreponerse a los errores que este sistema pueda presentar y llevar a cabo la anteriormente mencionada postedición.

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