Què és la traducció automàtica neuronal?

Ja fa unes quantes dècades que sentim parlar de la traducció automàtica i les seves diferents modalitats: estadística, basada en regles, i, més recentment, a mesura que la tecnologia ha anat evolucionant, de la traducció automàtica neuronal, que ha suposat avenços importants en aquest camp i que segueix un progrés constant. La traducció automàtica estadística i la basada en regles no comprenen completament la gramàtica i la semàntica, a diferència de la traducció neuronal.  

Què és la traducció neuronal?   

La traducció neuronal o traducció automàtica basada en xarxes neuronals, també coneguda com Neural Machine Translation (NMT, per les sigles en anglès), és una tecnologia que utilitza la intel·ligència artificial per aconseguir traduccions d'alta qualitat i precisió, que supera els mètodes de traducció automàtica convencionals.  

En fer servir xarxes neuronals artificials, aquesta tecnologia permet generar traduccions fiables i exactes mitjançant un procés d'aprenentatge continu. Com més s'utilitzen aquests sistemes, més n'aprenen, mentre s'alimenten de dades extretes d'altres traduccions. Aquestes xarxes neuronals proven d'imitar el funcionament de les xarxes neuronals biològiques que constitueixen el cervell humà. 

Com funcionen les xarxes neuronals artificials?  

Una màquina que elabora traduccions similars a les creades pels éssers humans que té un sistema d'aprenentatge força ràpid. En aquest cas, es fa servir el deep learning o aprenentatge profund, que consisteix a entrenar el sistema amb una gran quantitat de dades perquè millori de cara a futurs textos quant a terminologia i tecnicismes, entre altres aspectes.  

El sistema de traducció neuronal s'alimenta d'una àmplia gamma de dades procedents de termes, frases i textos que ja han estat traduïts. Amb aquesta informació, la màquina aprèn a interpretar diferents elements textuals i els seus contextos, alhora que mira de desxifrar i, en certa manera, predir, en quin entorn temàtic o situació s'utilitzarà el text. Això dona lloc a traduccions amb un alt grau de precisió i qualitat, sovint comparables amb les elaborades per un humà.  

Això no obstant, és important reconèixer que, tot i que la traducció neuronal és superior a l'automàtica tradicional, no és perfecta. La dificultat més gran rau en el fet que produeix frases molt correctes, cosa que dificulta la detecció d'errors. Per això, sempre s'ha de complementar amb una postedició feta per un traductor humà professional (millor si és especialista en la matèria) per garantir l'exactitud de la traducció. 

Desafiaments de la traducció neuronal 

És clar que la traducció neuronal ofereix múltiples avantatges, però també planteja diversos reptes que és important conèixer. Entre els quals, cal destacar els següents:   

• Literalitat excessiva: de vegades, el resultat obtingut mitjançant un procés de traducció neuronal pot ser un text massa literal, ja que una màquina no és capaç d'interpretar i comprendre aspectes com els termes amb dobles sentits, les metàfores, els jocs de paraules i altres figures retòriques. Si intentem traduir un acudit amb una màquina, el més segur és que perdi tota la gràcia, mentre que una persona sabrà adaptar-lo millor a la situació.  

• Corpus tècnic insuficient: sovint, i depenent del parell d'idiomes, una màquina no disposa d'un corpus tècnic adequat per poder interpretar els textos molt tècnics o amb terminologia especialitzada. En aquests casos, si el volum de traducció ho justifica, cal crear motors de traducció específics entrenats amb aquesta terminologia. 

• Funció del text i públic objectiu: factors com ara la funció del text o el seu públic objectiu no poden ser completament captats per la traducció automàtica neuronal.  

• To i registre: un programari tampoc no és capaç de detectar el to del text, el registre o els diferents elements culturals que el componen, per la qual cosa no sempre proporcionarà la traducció més adequada.  

• Polisèmia i context emocional: en el cas de termes que puguin tenir més d'un significat, l'ús d'un traductor automàtic neuronal podria donar lloc a determinats errors de significat. La màquina no coneix tampoc la repercussió emocional que les distintes paraules o estils poden tenir en els lectors.   

Malgrat tots aquests reptes, la traducció neuronal és un sistema d'alta eficàcia i, en determinades àrees, augmentarà la productivitat i reduirà terminis i costos, una cosa cada cop més necessària davant el gran volum d'informació que actualment s'està generant i traduint. No obstant això, la intervenció d'un traductor o posteditor professional, que s'ocupi d'editar i revisar el text, encara és indispensable per corregir possibles errors de traducció, i també per adaptar el text en funció del seu objectiu i el públic a qui va dirigit.  

Diferència entre traducció estadística i traducció neuronal 

La principal diferència és que la traducció neuronal utilitza xarxes neuronals per aprendre i generar traduccions de manera més dinàmica i contextualitzada, mentre que la traducció estadística (SMT, per les sigles en anglès) es basa en l'anàlisi de dades lingüístiques per identificar patrons de traducció.  

Mitjançant els models estadístics en què es basa la traducció automàtica estadística, s'introdueixen ingents quantitats de dades, i el programari estableix patrons i relacions entre paraules i frases. Tot i això, en la traducció automàtica neuronal entra en joc l'aprenentatge automàtic o machine learning de les màquines, que es basa en l'ús de xarxes neuronals amb què el mateix programari aprèn a traduir de forma autònoma. 

Com a conseqüència, la traducció neuronal aporta més qualitat i coherència, perquè comprèn la gramàtica i la semàntica dels textos. La seva funció és aprendre a traduir per ella mateixa, mentre que la traducció estadística utilitza models probabilístics per generar traduccions basades en patrons prèviament identificats en grans volums de dades paral·leles. Per això la traducció automàtica neuronal ofereix traduccions amb un vocabulari més ampli, estructures més complexes i, fins i tot, pot gestionar paraules desconegudes. Per tant, l'NMT podria ser més lenta en alguns contextos a causa de la seva major complexitat computacional, però tendeix a oferir traduccions de millor qualitat, ja que utilitza més recursos en el seu sistema de xarxes neuronals basades en deep learning.

Els pros de la traducció neuronal 

La traducció automàtica basada en xarxes neuronals es distingeix per la seva habilitat per interpretar el context i la intenció del text original de manera més precisa que altres solucions automàtiques.  Tot i que acostumen a generar resultats fluids i amb menys errors gramaticals, sempre és aconsellable que un humà revisi i ajusti el text final per garantir-ne la màxima qualitat. 

Un avantatge destacable dels sistemes de traducció neuronal és la capacitat per millorar i adaptar-se amb el pas del temps. A mesura que es proporcionen més dades a aquests models i reben retroalimentació, s'optimitzen, i aconsegueixen traduccions cada cop més precises i fluides. Aquest aprenentatge continu vol dir que la qualitat de les traduccions millora constantment amb l'ús i la incorporació de noves dades lingüístiques. 

En comparació amb els mètodes tradicionals, els models neuronals proporcionen una escalabilitat i flexibilitat molt més grans. Gràcies a la seva habilitat per aprendre patrons lingüístics de grans volums de dades, es poden adaptar fàcilment a diversos idiomes i contextos. Això els fa especialment útils en entorns multilingües i en la traducció de textos especialitzats en camps com ara la medicina, la tecnologia i el dret. 

En definitiva, la traducció neuronal representa un avenç significatiu en el camp de la traducció automàtica i ofereix resultats més precisos, naturals i adaptables. Amb la seva capacitat per capturar el context, agilitzar el procés de localització, reduir costos, millorar amb el pas del temps i adaptar-se a diversos idiomes i contextos, aquest salt endavant en la traducció automàtica facilita una comunicació global més natural i efectiva.  

Esperem que aquesta informació t'hagi resultat útil. Estarem encantats de proporcionar-te més detalls sobre els diferents aspectes de la traducció. No dubtis a posar-te en contacte amb nosaltres o visitar el nostre blog per obtenir més informació.