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Category: Blog En Espanol Tutorials

Traducción Automática (MT): Tu guía Básica [2024]

¿Está considerando la traducción automática (MT) para su organización? Si desea traducir de manera más eficiente utilizando una herramienta de traducción asistida por computadora pero primero quiere aprender los conceptos básicos de la traducción automática, está en el lugar correcto.

Quizás quiera obtener más información sobre la traducción con software antes de dar el salto. Por ejemplo, podría preguntarse: “¿Cuándo debo usar la traducción automática y cuándo debo contratar a un traductor humano?” En este artículo, respondemos a esta pregunta y más.

Descubra todo lo que necesita saber sobre la traducción automática a continuación.

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¿Qué es la traducción automática?

La traducción automática en su forma más pura es la traducción de idiomas realizada por una computadora utilizando tecnología de IA generativa neuronal, sin ninguna ayuda humana.

¿Cómo funciona la traducción automática?

La traducción automática (MT) utiliza software para convertir texto o voz de un idioma (idioma de origen) a otro idioma (idioma de destino). Es generada por computadora, lo que significa que es la traducción automática de texto sin intervención humana.

Hoy en día, la mayoría de la traducción automática se genera utilizando software de redes neuronales. Normalmente utilizan contenido existente (y nuevo) para entrenar modelos de lenguaje sobre cómo realizar traducciones.

Tipos de traducción automática

La traducción automática tradicional utiliza probabilidad para adivinar la mejor traducción para un texto dado. En realidad, hay varias formas de hacer esto, todas desarrolladas a partir del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

NLP es una rama de la Inteligencia Artificial (IA). Se centra en enseñar a las computadoras a entender texto y palabras habladas de la misma manera que lo hacen los humanos. NLP tiene muchas aplicaciones, incluyendo la detección de spam, chatbots virtuales, verificaciones automáticas de gramática, y por supuesto, la traducción.

Estos son los tipos de traducción automática en NLP:

  1. Traducción automática basada en reglas (RBMT): 1970-1990

La traducción automática basada en reglas comienza con expertos en lenguaje que desarrollan reglas gramaticales y lingüísticas para que la máquina las siga. También utiliza diccionarios que pueden personalizarse para un tema o industria particular. Este tipo de traducción automática analiza palabras individuales.

  1. Traducción automática estadística (SMT): 1990-2010

La traducción automática estadística toma grandes cantidades de texto traducido por humanos y usa eso para aprender la mejor traducción para una entrada dada. Este tipo de traducción automática utiliza secuencias más largas de palabras o frases como unidades.

  1. Traducción automática neuronal (NMT): 2014-Presente

La traducción automática neuronal es como la traducción automática con IA. Utiliza características más recientes de inteligencia artificial, en particular el aprendizaje profundo.
En pocas palabras, las herramientas NMT utilizan redes neuronales similares a las neuronas del cerebro humano. Esto permite que la herramienta categorice datos en grupos y capas. Como resultado, puede incorporar el contexto de oraciones y párrafos en lugar de palabras individuales o frases cortas.

  1. Traducción automática adaptativa

La traducción automática adaptativa permite que una aplicación de traducción automática aprenda de las correcciones realizadas por un humano y mejore su precisión con el tiempo. Es una tecnología bastante reciente y utiliza activos de traducción como memorias de traducción y bases de términos para producir mejores traducciones.

El futuro de la traducción automática

Podemos esperar ver más sistemas de traducción automática que ofrezcan aprendizaje automático “sobre la marcha”. Esto significa que la traducción automática utilizará inteligencia artificial para realizar aprendizaje automático para producir traducciones personalizadas durante la solicitud de traducción real, en lugar de hacerlo previamente.

Lea más sobre el futuro de la traducción automática.

Motores de traducción automática

Cuando se trata de motores de traducción automática, Google es a menudo el primero que viene a la mente. Sin embargo, ciertamente no es el único.

Google y Microsoft ofrecen experiencias de usuario similares. Son competentes en producir traducciones semi-precisas rápidamente y cubren muchos idiomas, incluyendo idiomas de pocos recursos que se encuentran en África y el Medio Oriente.

Mientras que AWS y ahora OpenAI ofrecen una experiencia diferente. Ambos generan traducciones personalizadas utilizando sus activos (como la memoria de traducción y las bases de términos) que requieren menos edición posterior. OpenAI incluso puede usar imágenes y fotografías para influir en una traducción. La desventaja es que las traducciones tardan más en producirse ya que realizan aprendizaje automático durante el proceso de traducción.

Como vimos anteriormente, la traducción automática se alimenta de grandes cantidades de datos. Por lo tanto, tiene sentido que los motores de traducción automática más utilizados pertenezcan a empresas que manejan grandes cantidades de texto:

  • Google
  • Microsoft
  • Amazon (AWS)
  • DeepL
  • OpenAI

Nuevas empresas de tecnología de IA, como OpenAI, están ofreciendo un nuevo sistema basado en redes neuronales que utiliza arquitecturas y técnicas subyacentes diferentes para traducir texto que los sistemas de traducción automática tradicionales.

Al igual que AWS, OpenAI aplica aprendizaje automático a las traducciones en tiempo real. Sin embargo, OpenAI captura y reproduce el lenguaje lingüístico complejo (como modismos, coloquialismos y orden de palabras) de manera más precisa que los sistemas tradicionales de traducción automática neuronal. Las traducciones generadas por OpenAI son más fluidas y naturales que las producidas por Google, Microsoft y AWS.

Beneficios de la traducción automática

La traducción automática puede ayudar enormemente a su organización. Estos son los 3 beneficios más impactantes de la traducción automática:

  1. Ahorra mucho tiempo a su organización – produce traducciones en segundos y minutos.

Un humano puede traducir un promedio de 2,500-3,500 palabras por día. Las herramientas de traducción automática pueden traducir documentos completos en cuestión de segundos.
Sin embargo, tenga en cuenta que puede necesitar que un humano edite posteriormente cualquier traducción automática. Algunos proveedores de MT han encontrado que los usuarios solo cambian hasta un 10% de una traducción automática.

  1. Reduce significativamente los costos relacionados con la traducción

Debido a que la traducción automática toma mucho menos tiempo y menos participación humana, ahorra grandes costos en la producción de traducciones. Las organizaciones han visto ahorros significativos en costos gracias a su inversión en sistemas de gestión de traducción y han podido traducir más contenido en más idiomas como resultado.

  1. Mejora la calidad de la traducción

El software de traducción automática puede integrarse con glosarios (ver: Gestión de Terminología) y memorizar términos clave mientras traduce. Luego puede reutilizar estas traducciones de términos en contexto siempre que sea necesario para mantener una mayor coherencia y precisión (ver: Memoria de Traducción). Todo esto funciona en conjunto con el Aprendizaje Automático Dinámico para ofrecer mejoras continuas en la calidad de la traducción.

Traducción automática vs traducción humana

Está claro que hay muchas ventajas en la traducción automática. Entonces, ¿tiene sentido seguir teniendo traductores humanos? Veamos las opciones y cuándo tiene sentido usar cada una.

Herramientas genéricas de traducción automática

Las herramientas genéricas de traducción automática incluyen (pero no se limitan a) Traducctor de Google , DeepL o Microsoft Bing Translator.

En muchos casos, estos sistemas de traducción “listos para usar” funcionan bien. Son excelentes para comprender y producir traducciones de “primer borrador” respetables de contenido más complejo. Cuando se combinan con la memoria de traducción, los usuarios pueden obtener una calidad aún mejor y más ganancias de productividad, ya que pasan menos tiempo revisando sus traducciones automáticas.

Estas herramientas son útiles para todos; desde un usuario casual que solo necesita tener una idea aproximada de un texto hasta un administrador escolar que traduce documentos IEP. Son excelentes para traducir mucho texto en muy poco tiempo.

Estas herramientas a veces se equivocarán, y pueden crear una risa en el mejor de los casos o ser un poco embarazosas en el peor, pero en general son útiles para muchos.

Herramientas de traducción automática personalizables

Las herramientas de traducción automática personalizables son mucho más precisas y confiables y pueden reducir en gran medida la necesidad de edición posterior de la traducción automática. Los usuarios pueden producir traducciones de calidad casi humana. Son utilizadas por organizaciones que producen su propio contenido y tienen recursos para ayudarles a aprender. Puede entrenarlas dentro de su campo y con su terminología.

Como resultado, la producción es mucho más confiable y mejora con el tiempo a medida que trabaja más con ella. Sin embargo, necesitará hacer algún trabajo inicial para obtener los mejores resultados.

Traductores humanos

Con todas estas excelentes herramientas a nuestra disposición, los traductores humanos se encuentran utilizando herramientas de traducción asistida por computadora para casi todos los proyectos, incluyendo el software de traducción automática.

Después de todo, es mucho más rápido editar posteriormente que traducir todo desde cero, 

y cuando tiene un software de gestión de terminología y memoria de traducción también, el proceso de trabajo se vuelve mucho más rápido y fácil.

Sin embargo, todavía hay algunos proyectos en los que podría ser mejor evitar la traducción automática sin la intervención humana:

  • Textos creativos: una aplicación de traducción automática no podrá captar el estilo, matices o expresiones idiomáticas, de los cuales los textos creativos están llenos.
  • Textos con lenguaje complicado: a menos que tenga una herramienta de traducción automática personalizable de alta calidad, las herramientas de traducción automática no funcionan muy bien con oraciones largas y gramática complicada.
  • Textos con alta importancia: en campos como el derecho, la medicina o las finanzas, los errores producidos únicamente por software de traducción automática pueden tener consecuencias desastrosas.

¿Qué es mejor: Traducción automática o traducción humana?

En última instancia, elegir entre software de traducción automática y traducción humana depende del tipo de texto que tenga y de los objetivos de traducción de su organización.

La traducción automática produce patrones de errores de traducción; corrige los patrones y corregirás muchos errores de traducción. Mientras que los traductores humanos aún pueden pensar y reconocer el contexto mejor, ellos también cometen errores aleatorios que generalmente necesitan ser corregidos por otro humano.

En la mayoría de los casos, no siempre es una proposición de “o uno u otro”. Muchas organizaciones invierten en sistemas de gestión de traducción y trabajan con traductores humanos. Estas herramientas son excelentes para organizaciones que emplean empleados bilingües y desean optimizar, crecer y escalar sus necesidades de traducción, ya que los traductores pueden producir más traducciones en menos tiempo.

Mejores prácticas para la post-edición de traducción automática

Las herramientas de traducción automática pueden realizar una gran parte del trabajo de traducción sin ayuda humana. Sin embargo, en algunos casos, aún necesitarás a alguien para revisar la traducción y corregir cualquier error.

Esto tomará mucho menos tiempo y dinero que un traductor humano trabajando en todo el texto. Utiliza estas mejores prácticas para la post-edición de traducción automática para maximizar la eficiencia.

  1. Comienza con el texto fuente

Optimizar la post-edición de traducción automática en realidad comienza antes de que el software vea el texto.

Cuando sea posible, es una buena idea optimizar el texto fuente para la traducción automática. El lenguaje ambiguo, las inconsistencias y los errores pasados por alto pueden crecer y crear grandes problemas cuando estás traduciendo a múltiples idiomas. Esto es aún más importante para la traducción automática. La traducción automática aún tiene limitaciones y funciona mejor con contenido que sea claro y conciso.

Sigue estas pautas para mejorar la calidad de salida de la traducción automática:

  • Corrige cualquier error ortográfico o gramatical
  • Usa un formato y una terminología consistentes
  • Mantén las oraciones con menos de 20 palabras y con una gramática simple
  • Evita matices, sarcasmo o metáforas (no puedes traducir una broma, pero puedes encontrar una similar en casi todas las culturas)
  • Escribe las fechas en formato no numérico (¿es 01/05 el 1 de mayo o el 5 de enero?)
  • No mezcles voces activas y pasivas
  • Ten cuidado con las palabras con múltiples significados
  • Crea un Glosario para ser usado como base de términos para MT

Aprende más sobre cómo mejorar la calidad de la traducción automática.

  1. Elige la mejor herramienta de traducción automática

Hay muchas herramientas de traducción automática para elegir, y se desarrollan nuevas todo el tiempo. Sin embargo, no todas las herramientas son iguales, y algunas son simplemente mejores que otras. Depende del proyecto. Por ejemplo, Phrase y Lokalise son mejores para traducir aplicaciones de software mientras que Pairaphrase está optimizado para archivos de Microsoft y Adobe.

Elegir una herramienta de traducción automática de alta calidad y efectiva para su organización le ahorrará mucho tiempo, dinero y esfuerzo.

Algunos software podrían ser más adecuados para pares de idiomas o temas específicos. Considera las necesidades de su organización y evalúe diferentes motores de traducción automática. Este análisis puede llevar algo de tiempo, pero será muy rentable a largo plazo.

  1. Decide entre post-edición ligera (LPE) o post-edición completa (FPE)

Puede realizar la post-edición simplemente repasando el texto o revisándolo minuciosamente durante horas o días. La cantidad de post-edición que necesites depende del proyecto, tiempo, costo y calidad requerida.

  • Post-edición ligera (LPE): Modificas la traducción automática solo donde es absolutamente necesario para asegurarte de que el texto sea legible y preciso. Haces el menor número de ediciones posible, enfocándote en aquellas que podrían llevar a malentendidos o dificultar el propósito del texto. Este enfoque es el más rápido y rentable.
  • Post-edición completa (FPE): Revisas y modificas el texto a fondo para asegurarte de que no haya errores de ningún tipo. Esto incluye consistencia de estilo y tono, todos los errores gramaticales y ajustes culturales apropiados (como expresiones idiomáticas). Una traducción automática completamente post-editada debe sonar completamente natural, como si originalmente hubiera sido escrita en el idioma de destino. Este enfoque es mucho más lento y costoso, pero tendrás una salida de muy alta calidad.
  1. Usa herramientas CAT

La post-edición de traducción automática puede ser realizada por un traductor o un colega bilingüe. Hoy en día, pueden (y deben) obtener ayuda del software. Las herramientas de traducción asistida por computadora (CAT) son una excelente opción. Ofrecen una amplia gama de características de post-edición para ayudar en el proceso de post-edición.
Los post-editores más eficientes hacen pleno uso de las herramientas CAT para maximizar la productividad. Las características a buscar en una herramienta CAT incluyen, pero no se limitan a, las siguientes:

  • Traducción Automática
  • Múltiples motores de MT
  • Gestión de Terminología
  • Memoria de Traducción
  • Aprendizaje Automático Dinámico
  • Seguridad a nivel empresarial
  • Interfaz de usuario fácil de usar
  • Formateo Automático
  • Colaboración en Traducción

Pon la Traducción Automática a Trabajar para tu Organización

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