¿Qué es la traducción automática? Definición de TechTarget

La tecnología de traducción automática permite la conversión de texto o voz de un idioma a otro mediante algoritmos informáticos.

En campos como el marketing o la tecnología, la traducción automática permite la localización de sitios web, lo que permite a las empresas llegar a una clientela más amplia traduciendo sus sitios web a varios idiomas. Además, facilita la atención al cliente multilingüe, lo que permite una comunicación eficiente entre las empresas y sus clientes internacionales. La traducción automática se utiliza en plataformas de aprendizaje de idiomas para proporcionar a los estudiantes traducciones en tiempo real y mejorar su comprensión de idiomas extranjeros. Además, estos servicios de traducción han facilitado que las personas se comuniquen a través de las barreras del idioma.

La traducción automática funciona mediante el uso de algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático para traducir automáticamente texto o voz de un idioma a otro. Así es como sucede generalmente:

1. Primero, el texto o discurso de entrada se prepara mediante filtrado, limpieza y organización.

2. Luego, se entrena el sistema de traducción automática utilizando ejemplos de textos en múltiples idiomas y sus respectivas traducciones.

3. El sistema aprende y analiza ejemplos para comprender patrones y probabilidades de cómo se traducen palabras o frases.

4. Cuando se ingresa un nuevo texto para traducir, el sistema utiliza lo aprendido para generar la versión traducida.

5. Después de generar la traducción, se pueden agregar algunos ajustes adicionales para refinar los resultados.

A continuación se muestran algunos enfoques comunes que utiliza la traducción automática para traducir un texto o idioma a otro.

1. Traducción automática basada en reglas (RBMT). En la traducción automática basada en reglas, se utilizan reglas lingüísticas y diccionarios para generar traducciones basadas en reglas y estructuras lingüísticas establecidas. Estas reglas definen cómo las palabras y frases del idioma de origen deben transformarse al idioma de destino. RBMT requiere expertos humanos para crear y mantener estas reglas, lo que puede llevar mucho tiempo y ser un desafío. A menudo funciona mejor en idiomas con reglas gramaticales bien definidas y menos ambigüedad y metáforas.

Ejemplo: un sistema de traducción basado en reglas podría tener una regla que indique que la palabra "dog" en inglés debe traducirse a "perro" en español.

2. Traducción automática estadística (SMT). La traducción automática estadística implica analizar grandes cantidades de textos bilingües para identificar patrones y probabilidades de una traducción precisa. En lugar de depender de reglas lingüísticas, SMT utiliza modelos estadísticos para determinar las traducciones más probables en función de los patrones observados en los datos de entrenamiento. Alinea los segmentos del idioma de origen y de destino para aprender patrones de traducción. SMT funciona bien con datos de entrenamiento más grandes y puede manejar diversos pares de idiomas.

Ejemplo: en SMT, el sistema podría aprender que "gato" suele aparecer en el mismo contexto que "gato" en textos bilingües paralelos, lo que lleva a la traducción de "gato" como "gato".

3. Traducción automática basada en sintaxis (SBMT). La traducción automática basada en sintaxis tiene en cuenta la estructura sintáctica de las oraciones para mejorar la precisión de la traducción. Analiza la estructura gramatical de la oración de origen y genera una estructura correspondiente en el idioma de destino. SBMT puede capturar relaciones más complejas entre palabras y frases, lo que permite traducciones más precisas. Sin embargo, requiere técnicas de análisis sofisticadas y puede resultar costoso desde el punto de vista computacional.

Ejemplo: SBMT aprende la estructura sintáctica de una oración y garantiza que la concordancia entre el sujeto y el verbo se mantenga en la traducción para obtener un resultado gramaticalmente más preciso.

4. Traducción automática neuronal (NMT). La traducción automática neuronal utiliza modelos de aprendizaje profundo, en particular modelos secuencia a secuencia o modelos transformadores, para aprender patrones de traducción a partir de datos de entrenamiento. NMT aprende a generar traducciones procesando la oración completa, considerando el contexto y las dependencias entre palabras. Ha demostrado mejoras significativas en la calidad y fluidez de la traducción. NMT puede manejar dependencias de largo alcance y producir traducciones que suenen más naturales.

Ejemplo: NMT toma una oración de entrada como "El gato está durmiendo" y genera una traducción como "El gato está durmiendo" en español, capturando el contexto y la expresión idiomática con precisión.

5. Traducción automática híbrida (HMT). La traducción automática híbrida puede incorporar componentes neuronales, estadísticos y basados ​​en reglas para mejorar la calidad de la traducción. Por ejemplo, un sistema híbrido podría utilizar métodos basados ​​en reglas para manejar fenómenos lingüísticos específicos, modelos estadísticos para patrones de traducción generales y modelos neuronales para generar traducciones fluidas y contextualmente conscientes.

Ejemplo: un sistema híbrido podría utilizar un enfoque basado en reglas para manejar reglas gramaticales, modelos estadísticos para frases comunes y un modelo neuronal para generar traducciones fluidas con una mejor comprensión del contexto.

6. Traducción automática basada en ejemplos (EBMT). La traducción automática basada en ejemplos se basa en una base de datos de oraciones o frases traducidas previamente para generar traducciones. Busca ejemplos similares en la base de datos y recupera las traducciones más relevantes. EBMT es útil cuando se trata de dominios específicos o textos muy repetitivos, pero puede tener dificultades con el uso de lenguaje creativo o invisible.

Ejemplo: si la oración "El gato está jugando" se tradujo previamente como "El gato está jugando", EBMT puede recuperar esa traducción como referencia para traducir una nueva oración, "El gato está comiendo".

La historia y evolución de la traducción automática (TA) se remonta a mediados del siglo XX, cuando los investigadores comenzaron a explorar la idea de automatizar el proceso de traducción. A continuación se ofrece una descripción general de los principales hitos en la historia de la traducción automática:

Décadas de 1940 y 1950. El campo de la traducción automática surgió durante la Segunda Guerra Mundial cuando existía la necesidad de traducir rápidamente documentos militares y científicos. Investigadores como Warren Weaver y Yehoshua Bar-Hillel propusieron la idea de utilizar computadoras para automatizar la traducción. Los primeros sistemas, como el Experimento Georgetown-IBM, se basaban en reglas y se basaban en reglas lingüísticas elaboradas a mano.

Década de 1960-1980. En las décadas de 1960 y 1970, la investigación en traducción automática giró hacia enfoques basados ​​en reglas. Durante este período se desarrollaron sistemas como SYSTRAN y METEO, centrándose en el análisis lingüístico y las reglas de traducción. Sin embargo, los sistemas basados ​​en reglas enfrentaron desafíos al manejar fenómenos lingüísticos complejos y requirieron un gran esfuerzo manual para desarrollar y mantener los conjuntos de reglas.

Década de 1990-2000. En la década de 1990, SMT ganó prominencia cuando los desarrolladores utilizaron grandes conjuntos de datos lingüísticos disponibles para entrenar modelos estadísticos que pudieran capturar palabras, alineaciones de frases y probabilidades. SMT logró una mejor calidad de traducción utilizando las propiedades estadísticas de los datos de entrenamiento.

Década de 1990-2000. Los investigadores también exploraron la traducción automática basada en la sintaxis durante el mismo período. Los sistemas SBMT incorporaron análisis sintáctico para guiar el proceso de traducción. Los enfoques basados ​​en la sintaxis intentan abordar las limitaciones de los métodos puramente estadísticos en el manejo de la sintaxis del lenguaje.

Década de 2010-presente. La introducción de la traducción automática neuronal (NMT) en la década de 2010 revolucionó el campo. Los modelos NMT, basados ​​en redes neuronales artificiales, transformaron el proceso de traducción al aprender a generar traducciones de un extremo a otro sin depender de reglas lingüísticas explícitas. Sistemas como Google Translate, GPT-3 de OpenAI y Fairseq de Facebook han demostrado mejoras significativas en la calidad y fluidez de la traducción.

Los enfoques híbridos, que surgieron a principios del siglo XX y continúan evolucionando, integraron enfoques neuronales, estadísticos y basados ​​en reglas para lograr una mejor calidad de traducción. La hibridación tenía como objetivo combinar las ventajas de cada técnica y abordar sus limitaciones individuales.

Además de los avances en la tecnología de traducción automática, las herramientas de posedición y traducción asistida por computadora desempeñan un papel importante en el proceso de traducción. La posedición implica que traductores humanos editen y refinen traducciones generadas por máquinas. Las herramientas de traducción asistida por computadora se utilizan para ayudar a los traductores humanos en el proceso brindándoles funciones como memoria de traducción automática, gestión terminológica, sugerencias en tiempo real y soporte de formato.

La traducción automática puede aportar beneficios a muchas industrias diferentes.

La traducción automática no es perfecta y requiere ajustes y refinamiento, especialmente cuando se trata de precisión, matices culturales, expresiones idiomáticas y contenido subjetivo.

Los sistemas de aprendizaje automático todavía tienen problemas para comprender el contexto. Es posible que los traductores profesionales deban intervenir para garantizar la exactitud y precisión de las traducciones, lo que aumenta el costo de la traducción automática.

Para campos especializados, como el derecho y la medicina, la traducción automática necesita acceso a modelos de lenguaje y dominios específicos para ser precisa.

Además, la tecnología de traducción automática puede reflejar sesgos culturales y de género en los datos de capacitación, lo que resulta en traducciones defectuosas. También tiene problemas para manejar idiomas raros debido a la falta de datos de entrenamiento suficientes.

Pero las limitaciones de la tecnología disminuirán, junto con los avances en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. La traducción automática sigue siendo un área activa de investigación, con esfuerzos continuos para abordar los desafíos antes mencionados y mejorar la calidad de la traducción.

Herramientas y tecnología líderes en traducción automática Es importante comprender el caso de uso específico de la traducción automática antes de elegir una herramienta. Aquí hay una variedad de herramientas populares que se pueden personalizar y utilizar para diferentes casos de uso:

Seguir estas cuatro mejores prácticas le ayudará a aprovechar al máximo sus herramientas de traducción automática y producir traducciones de alta calidad.

1. Identifique sus objetivos. ¿Qué quieres lograr con la traducción automática? ¿Está traduciendo para una comprensión general o necesita una traducción más precisa para un propósito específico, como incorporar MT en sus modelos?

2. Considere el formato de entrada. Algunas herramientas de traducción automática son más adecuadas para determinados tipos de texto que otros. Por ejemplo, Google Translate es bueno para traducir oraciones cortas y simples, mientras que DeepL es mejor para traducir textos más largos y complejos. Recuerde elegir la herramienta adecuada para su caso de uso.

3. Optimice la entrada. La calidad del resultado de la traducción automática se puede mejorar optimizando la entrada. Esto significa formatear el texto correctamente, eliminar cualquier error y proporcionar contexto siempre que sea posible.

4. Postedite el resultado. Incluso las mejores herramientas de traducción automática pueden producir resultados que deben ser poseditados por un traductor humano; sin embargo, existen herramientas de edición automatizadas que pueden gestionar esto. Esto es especialmente cierto para contenido sensible o técnico.