Gracias a los avances tecnológicos y al desarrollo de algoritmos sofisticados, hoy en día podemos traducir textos completos de un idioma a otro con solo unos clics. Sin embargo, ¿qué es realmente la traducción automática?
El término traducción automática, tal como su nombre lo anticipa, se refiere a un proceso automático en el que se utiliza la inteligencia artificial para traducir textos de un idioma a otro. Lo mejor de todo es que puede funcionar sin necesidad de intervención humana, empleando algoritmos desarrollados con base en la inteligencia artificial y las redes neuronales. De este modo se garantiza la total privacidad y protección de los datos traducidos. Parece sencillo, ¿verdad? Pero la forma en que funciona no es tan sencilla.
Hay varios tipos de traducción automática:
- traducción automática basada en reglas;
- traducción automática estadística;
- traducción automática neuronal;
- traducción automática híbrida.
Vale la pena destacar que la mayoría de las traducciones automáticas modernas utilizan una combinación de los tipos anteriores para ofrecer resultados óptimos.
A continuación examinamos cada tipo con más detalle
Traducción automática basada en reglas
La traducción automática basada en reglas, también llamada enfoque clásico de traducción automática, tiene como núcleo las peculiaridades gramaticales, sintácticas, morfológicas y semánticas de las lenguas de llegada y de partida. En este método, se establecen reglas específicas que indican cómo se deben convertir las palabras, frases y estructuras gramaticales de un idioma a otro. Por ejemplo, se añade una palabra inglesa y el sistema produce la mejor palabra alemana basándose en análisis morfológicos, sintácticos y semánticos de las lenguas de origen y destino implicadas en la tarea de traducción.
Ventajas:
- Se basa en reglas gramaticales, sintácticas, morfológicas y semánticas, lo que permite un enfoque estructurado y preciso.
- Las reglas son creadas y actualizadas por lingüistas y expertos en idiomas, lo que garantiza una constante supervisión y mejora de la precisión de las traducciones.
- Puede ser eficaz para traducciones simples y directas.
Desventajas:
- Requiere un alto nivel de cualificación y una inversión significativa de recursos humanos para crear y mantener las reglas de traducción.
- Puede tener dificultades para captar matices culturales y lingüísticos más complejos, lo que puede afectar la calidad de la traducción en ciertos contextos.
- No siempre es capaz de adaptarse a las sutilezas y evoluciones del lenguaje, lo que puede limitar su utilidad en traducciones más creativas o literarias.
Traducción automática estadística
La traducción automática estadística utiliza el aprendizaje automático para traducir textos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan un gran volumen de traducciones humanas existentes en busca de patrones estadísticos para aprender cómo se traducen las palabras y frases.
Algunos ejemplos son los traductores online como Babel Fish Altavista y Google Translate, aunque este último utiliza actualmente la traducción automática neural.
Ventajas:
- Este enfoque puede ser más efectivo para capturar matices lingüísticos y contextuales.
- Si se dispone de datos suficientes, las traducciones automáticas son precisas.
Desventajas:
- Requiere un entrenamiento con millones de palabras para cada par de idiomas.
- La principal desventaja es que sólo puede traducir una frase si existe, es decir, en textos de referencia.
Traducción automática neuronal
La traducción automática neuronal es una tecnología más avanzada que busca mejorar la calidad de las traducciones automáticas. Este tipo de traducción utiliza redes neuronales artificiales para traducir el texto. Las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro humano.
Ventajas:
- Estas redes pueden captar mejor el contexto y las sutilezas del lenguaje, lo que puede resultar en traducciones más precisas y naturales.
- La traducción automática neuronal se diferencia de sus predecesores en su capacidad para aprender de cada tarea de traducción y mejorar con cada traducción posterior.
- Este enfoque ha demostrado ser efectivo en la generación de traducciones más fluidas y naturales en comparación con otros métodos de traducción automática.
Desventajas:
- La traducción automática neuronal requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento para cada par de idiomas, lo que puede ser costoso en términos de recursos y tiempo.
- Debido a que los modelos neuronales se entrenan en datos generales, pueden tener dificultades para traducir terminología especializada o poco frecuente con la misma precisión que los expertos humanos.
Traducción automática híbrida
La traducción automática híbrida es un enfoque que utiliza dos o más modelos de traducción automática en un solo software para mejorar la calidad de las traducciones. Es como combinar diferentes ingredientes para hacer un plato delicioso: al mezclar distintas técnicas de traducción, se busca lograr una traducción más completa y fiel al significado original del texto.
Métodos de evaluación para la traducción automática
Una vez realizada la traducción automática de un texto, es necesario evaluar su calidad. La calidad de la traducción automática suele evaluarse comparándola con un punto de referencia, normalmente un traductor humano. Los métodos de evaluación pueden dividirse en:
Métodos objetivos. Pertenecen a esta clase los métodos en los que no sea necesaria la valoración de la traducción por un ser humano.
Métodos subjetivos. En estos métodos, los humanos intervienen en la valoración de la traducción.
Globalmente, las métricas de calidad de la traducción automática pueden clasificarse en métricas tradicionales y métricas de redes neuronales:
- Las métricas tradicionales son relativamente fáciles de calcular. Suelen basarse en el número de coincidencias de caracteres, palabras o combinaciones de palabras. Las métricas tradicionales más conocidas y utilizadas son: BLEU, NIST, ROUGE, METEOR, TER, RIBES.
- La mayoría de las métricas son métricas de redes neuronales. Como su propio nombre indica, estos métodos de evaluación se basan en el uso de redes neuronales. Estas métricas tienen en cuenta las estructuras complejas y las dependencias del texto a la hora de evaluar la calidad de la traducción, lo que las hace más precisas y eficaces que las métricas tradicionales. Un ejemplo de métrica de redes neuronales es una métrica basada en la comparación de representaciones vectoriales del texto derivadas de redes neuronales. Ejemplos: WMD, ReVal, BLEURT, YiSi, BERTScore, COMET, Prism, UniTE.
Pasemos revista a los más populares:
BLEU. Esta métrica es una de las más fáciles de utilizar. La idea es sencilla. Una traducción automática (candidata) se compara con una traducción de referencia: cuantas más palabras coincidan, mejor será el resultado. La traducción candidata y la de referencia se dividen en cadenas de n palabras (en adelante, n-gramas), y se calcula la relación entre el número de coincidencias de n-gramas en la candidata y la de referencia y el número total de n-gramas en la candidata. A pesar de su popularidad, la métrica BLEU tiene muchos defectos: evalúa mucho la traducción literal, no tiene en cuenta la similitud léxica de las traducciones y no funciona bien con textos cortos.
METEOR. Es un método que trabaja en función tanto de la precisión como del recuerdo del unigrama. La métrica METEOR es una versión mejorada de BLEU. BLEU resume las coincidencias exactas sobre n-gramas. METEOR, en cambio, establece las coincidencias en varios pasos: primero se encuentran las coincidencias exactas, luego las coincidencias de base de palabras y sólo después los sinónimos.
TER. La métrica se basa en el número mínimo de modificaciones necesarias para que la traducción automática se ajuste a la traducción de referencia más próxima. El recuento del número de modificaciones está automatizado. Estas modificaciones incluyen la inserción, eliminación y sustitución de palabras individuales, así como el desplazamiento de secuencias de palabras. La puntuación TER final se determina dividiendo el número de modificaciones necesarias por la longitud media de las frases de todas las referencias.
BERTScore. Calcula la proximidad semántica entre las traducciones automáticas y las de referencia. BERTScore utiliza datos obtenidos de un modelo-traductor de red neuronal preentrenado BERT.
COMET. El método de evaluación se basa en un amplio modelo lingüístico. A diferencia de la mayoría de las demás métricas, COMET utiliza la frase original. Así, el gran modelo lingüístico se ajusta a la tripleta (frase original traducida, hipótesis de traducción, traducción de referencia). La métrica se entrena utilizando el juicio humano.
Hay muchas más métricas que se utilizan activamente en el sector de la traducción automática. COMET y BERTScore ofrecen una alta correlación con la valoración humana, pero no se utilizan tan frecuentemente como BLEU o TER.
¿Qué hay que tener en cuenta para elegir la mejor solución de traducción automática?
- Calidad de la traducción. Evalúe la calidad de la traducción utilizando varias métricas. Elija el modelo con mejor rendimiento en su conjunto de datos.
- Pares de idiomas. Asegúrese de que el modelo seleccionado admite los pares de idiomas que necesita para la traducción. Algunos modelos pueden ser más eficaces en determinados idiomas o combinaciones de idiomas.
- Velocidad. Evalúe la velocidad del modelo, especialmente si necesita procesar grandes cantidades de texto con gran rapidez.
- Recursos e infraestructura. Tenga en cuenta los recursos y la infraestructura de que dispone. Algunos modelos pueden requerir más recursos informáticos o hardware especializado.
- Entrenamiento. Averigüe lo fácil que es entrenar el modelo elegido con sus datos.
- Accesibilidad y apertura. Elija preferentemente modelos de traducción automática de libre acceso y que cuenten con una comunidad activa de usuarios y desarrolladores.
- Traducción fuera de línea. La traducción offline permite al usuario traducir un texto sin acceder a Internet, lo que puede resultar muy útil en situaciones en las que la conectividad a la red es limitada o inexistente.
Teniendo en cuenta estos aspectos, podrá elegir la mejor solución de traducción automática que mejor se adapte a sus necesidades y requisitos.
¡Descubre Lingvanex, la solución de traducción automática que cumple con todos estos requisitos! Con Lingvanex, puedes contar con lo siguiente: la mejor calidad de traducción en más de 100 idiomas, traducción rápida y segura, traducción sin conexión, fácil integración en sus productos en Windows, Android, MacOS, iOS y muchas otras ventajas.
Para más información, visite nuestra página de productos: https://lingvanex.com/products
Ejemplos de dispositivos que utilizan la traducción automática
Smartphones y tabletas. No es ninguna novedad que muchos smartphones y tabletas modernos incorporan aplicaciones de traducción automática. El usuario puede introducir texto o comandos de voz en un idioma y luego recibir una traducción en otro.
Relojes inteligentes. Algunos relojes inteligentes también tienen una función de traducción automática, lo que permite a los usuarios recibir rápidamente traducciones directamente en su muñeca. Estos relojes inteligentes proporcionan traducción instantánea en tiempo real en varios idiomas.
Los altavoces inteligentes y los dispositivos con asistente de voz pueden utilizar la traducción automática para responder a consultas en diferentes idiomas. El usuario puede hacer una pregunta en un idioma y el dispositivo le proporcionará una respuesta en otro.
Dispositivos portátiles de traducción automática que permiten a los usuarios introducir texto o comandos de voz y recibir una traducción al instante. Estos dispositivos pueden ser útiles para un uso frecuente en viajes o reuniones de negocios.
Traductores intraauriculares. Hay dos auriculares, uno para ti y otro para la persona con la que quieres comunicarte en otro idioma. Estos auriculares se conectan al teléfono. Lo que dices se traduce en tiempo real.
Estos son sólo algunos ejemplos de dispositivos que utilizan la traducción automática. La tecnología de traducción automática está cada vez más extendida y accesible, lo que la hace útil para un amplio abanico de usuarios.
Ventajas y desventajas de la traducción automática
La traducción automática tiene ventajas evidentes.
Traducción de alta velocidad. Tarda sólo unos segundos. No tendrá que pasar horas consultando diccionarios o perdiendo el tiempo esperando la traducción de un traductor profesional.
Precio. Hay muchos traductores online que prestan sus servicios de forma gratuita. Mientras que los servicios de un traductor profesional cuestan dinero.
La accesibilidad es otra de las ventajas de la traducción automática. Cualquiera que tenga acceso a Internet o disponga de una versión offline de un traductor automático puede acceder a él en cualquier momento y desde cualquier lugar y obtener una traducción.
Versatilidad. Por lo general, los traductores automáticos pueden traducir textos de casi cualquier idioma a cualquier otro. Mientras que los traductores profesionales suelen estar especializados en uno o dos idiomas.
Privacidad de los datos. La traducción automática puede ser una opción más segura para proteger tus datos confidenciales, ya que los servicios de traducción automática normalmente no almacenan los datos de traducción. Todos tus datos privados permanecen en tu propia infraestructura.
Pero también hay desventajas.
Limitaciones en la comprensión del texto. Los servicios de traducción automática suelen traducir literalmente sin entender completamente la información o considerar el contexto. Esto puede llevar a traducciones inexactas o malinterpretaciones de las frases.
Falta de precisión y calidad lingüística. Aunque la traducción automática puede transmitir la idea general del texto, a menudo no logra capturar matices y sutilezas lingüísticas.
Dificultad para manejar situaciones inciertas. La traducción automática no tiene la capacidad de analizar el contexto y tomar decisiones en situaciones ambiguas. Esto puede llevar a traducciones incorrectas o poco adecuadas.
Pérdida de significado y distorsión. En algunos casos, la traducción automática puede distorsionar completamente el significado de una frase o incluso de todo el texto. Esto puede resultar en una comunicación confusa o malentendidos graves.
Falta de adaptación a dominios específicos. Los modelos de traducción automática generalmente no están especializados en áreas o industrias específicas. Esto puede llevar a traducciones inexactas en contextos especializados, donde se requiere un conocimiento profundo del vocabulario.
Aquí y ahora, nada puede sustituir la tarea del cerebro humano que maneja datos y piensa con palabras. Pero la traducción automática ha evolucionado significativamente en las últimas décadas y sigue desempeñando un papel importante en nuestra sociedad multicultural y globalizada. Si bien no es perfecta, esta tecnología continúa mejorando y proporcionando soluciones prácticas para superar las barreras del idioma. La combinación de la traducción automática con la experiencia y sensibilidad de los traductores humanos puede resultar en resultados óptimos que satisfagan las necesidades de comunicación de manera efectiva y precisa.
