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Mi primera corrección de una traducción automática

La traducción automática

En octubre de 2018 me dieron un encargo bastante interesante: la corrección de una traducción automática en español, con lengua de partida en inglés. Algunos traductores no quieren saber nada de este tipo de encargos, pero yo pienso que las traducciones automáticas están a la orden del día y que de hecho van a aumentar. Esto no significa que las traducciones automáticas sean tan buenas como para poder ser publicadas.  Este no es el caso, y por eso creo que los traductoras y las traductoras tenemos todavía mucho trabajo por delante.

Como ámbito de investigación, la traducción automática se engloba dentro de la lingüística computacional y forma parte de la inteligencia artificial en general. La traducción humana, en cambio, es objeto de la lingüística aplicada.

La postedición (o posedición)

El término técnico para este tipo de corrección que me encargaron se llama postedición o posedición, es decir la edición de un texto después de que este haya sido traducido por una máquina. La siguiente entrada de la agencia ubiqus explica más detalladamente qué es la postedición.

El encargo

El encargo fue un librito escrito en inglés, que el cliente hizo traducir automáticamente al español. El resultado se podía leer y se entendía, pero tenía errores, algunos bastante graves. El texto era sobre el desarrollo de una nueva aplicación para el mundo de las finanzas, y exceptuando algunos términos técnicos, estilísticamente el texto no era demasiado ambicioso.  Pero en general había tres errores que se iban repitiendo:

  1. Como el texto original estaba en inglés, la traducción automática cambiaba continuamente entre y usted, sin ningún criterio evidente. Al editar el texto, decidí usar el para todo el librito, pensando en que el grupo meta es seguramente gente joven e interesada en asuntos financieros.
  2. La traducción automática no podía diferenciar entre sinónimos. Por ejemplo, en el caso de los adjetivos misleading, deceiving y blurring tradujo engañoso tres veces seguidas.
  3. Tampoco puede traducir bien las frases hechas, por ejemplo fresh as a cucumber. En español no se dice fresco como un pepino, sino fresco como una lechuga o bien fresco como una rosa.

Como resumen puedo decir que no creo que los traductores tengamos que tener miedo de  Google Translate, DeepL o de los demás servicios que todavía han de desarrollarse. De hecho puede verse el fenómeno desde la otra perspectiva: que estén aquí es una buena noticia, puesto que tendremos mucho trabajo.

Si quieres saber más sobre el tema y quieres profundizar, puedes leer este artículo (en francés).