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Hemos comentado anteriormente que la traducción automática aún hoy en día necesita la post-edición humana para asegurar la calidad y consistencia de los resultados. El lenguaje es subjetivo y se necesita un gran volumen de datos bilingües para entrenar las aplicaciones y sistemas informáticos.

Y donde mayor dificultad encuentra la traducción automática para ofrecer buenos resultados es en las traducciones específicas de dominio. Es decir, se pueden hacer traducciones básicas, pero no se obtienen buenos resultados cuando se trata de contenido técnico.

A día de hoy, se sigue innovando en sistemas de inteligencia artificial aplicada a la traducción para que la traducción sea cada vez vez más automatizada y con mejores resultados.

Inteligencia artificial aplicada a la traducción

Los desarrollos actuales están enfocados a generar Motores de Traducción automática personalizados que permitan aplicar tecnología machine learning sobre bases de datos de expresiones y terminología propia para enseñar a una máquina a mejorar la precisión de las traducciones técnicas y específicas.

Así, la traducción automática pasa a ser lo que en inglés se denomina domain specific translation, es decir, traducciones específicas de un área de conocimiento. Se trata de que la máquina aprenda vocabulario específico de un área, realizar análisis y reconocimiento de términos y gestionar bases terminológicas propias o externas para realizar traducciones automáticas de un área de especialidad.

Custom MT

En los últimos dos años, compañías como Microsoft, Google o IBM han lanzado una nueva generación de motores de traducción automática neuronal con adaptación de dominio (Custom MT).

Estos nuevos sistemas -como Microsoft Custom Translate, Google AutoML Translation o IBM Watson- se han diseñado para realizar traducciones con una personalización automatizada utilizando corpus específicos de dominio (bases terminológicas).

Con esta traducción automática personalizada se pretende usar el contenido propio de las empresas o traducciones previas en un dominio para entrenar plataformas de inteligencia artificial para:

  • Forzar el uso de un glosario: se establece cómo se quiere traducir determinados nombre propios o conjuntos de palabras y se construye un Glosario. A la hora de traducir, el sistema lo detecta, consulta el glosario y sustituye la traducción por la/s palabra/s adecuada/s.
  • Personalización de un corpus o base terminológica: además de palabras concretas, también es posible agregar al sistema frases o fragmentos de texto de documentos específicos de la industria para que tenga una base de aprendizaje más amplia. De esta forma, se entrena el sistema para adaptarlo y optimizarlo a un dominio específico.

Por supuesto, los resultados de estos motores de traducción personalizados siguen necesitando post-edición y check de calidad humano, sin embargo, minimizan mucho los tiempos de edición necesarios y la carga de trabajo para el editor.

El entrenamiento de estos sistemas requiere una gran cantidad de información y de pares de datos bilingües. Y la mayor parte los datos con los que se trabaja están en idiomas emparejados con el inglés. Por lo que, para impulsar esta tecnología es necesario construir las bases de datos con el resto de pares de idiomas.

Así, las traducciones deben considerarse Datos Corporativos y, por tanto, protegerse y estructurarse como activos, porque si bien a nivel tecnológico ya es posible hacer traducción automática personalizada, a nivel práctico es muy complejo para cada empresa entrenar su propio sistema debido a la cantidad de datos requerida y el coste que significa estructurarlos para el uso de la tecnología.

Desde Gear Translations te facilitamos el camino identificando y organizando tus términos y frases clave en la Base Terminológica y creando bases de frases completas multilingües en tu Biblioteca de Traducción. ¡Siempre avanzando juntos!

Gracias a la Inteligencia artificial aplicada a la traducción, ya puedes optimizar y acelerar tus proyectos de traducción.