¿Qué es la traducción automática neuronal?

Llevamos ya varias décadas oyendo hablar de la traducción automática y sus distintas modalidades: estadística, basada en reglas y, más recientemente,  a medida que la tecnología ha ido evolucionando, de la  traducción automática neuronal, que ha supuesto avances importantes en este campo y que sigue un progreso constante. La traducción automática estadística y la basada en reglas no comprenden completamente la gramática y la semántica, a diferencia de la traducción neuronal.  

¿Qué es la traducción neuronal?   

La traducción neuronal o traducción automática basada en redes neuronales, también conocida como Neural Machine Translation (NMT, por sus siglas en inglés), es una tecnología que utiliza la inteligencia artificial para lograr traducciones de alta calidad y precisión, superando los métodos de traducción automática convencionales.  

Empleando redes neuronales artificiales, esta tecnología permite generar traducciones confiables y exactas mediante un proceso de aprendizaje continuo. Cuanto más se utilicen estos sistemas, más aprenden, alimentándose de datos extraídos de otras traducciones. Estas redes neuronales intentan imitar el funcionamiento de las redes neuronales biológicas que constituyen el cerebro humano. 

¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?  

Una máquina que realiza traducciones similares a las realizadas por los seres humanos posee un sistema de aprendizaje bastante rápido. En este caso, se emplea el deep learning o aprendizaje profundo, que consiste en entrenar al sistema con una gran cantidad de datos para que mejore de cara a futuros textos en cuanto a terminología y tecnicismos, entre otros aspectos.  

El sistema de traducción neuronal se alimenta de una amplia gama de datos provenientes de términos, frases y textos que ya han sido traducidos. Con esta información, la máquina aprende a interpretar diferentes elementos textuales y sus contextos, intentando descifrar y, en cierto modo predecir, en qué entorno temático o situación se empleará el texto. Esto da lugar a traducciones con un alto grado de precisión y calidad, a menudo comparables con las realizadas por un humano.  

No obstante, es importante reconocer que, aunque la traducción neuronal es superior a la automática tradicional, no es perfecta. La mayor dificultad radica en que produce frases muy correctas, lo que dificulta la detección de errores. Por este motivo, siempre se debe complementar con una posedición realizada por un traductor humano profesional (mejor si es especialista en la materia) para garantizar la exactitud de la traducción. 

Desafíos de la traducción neuronal 

Está claro que la traducción neuronal ofrece múltiples ventajas, pero también supone varios retos que es importante conocer. Entre estos, cabe destacar los siguientes:   

• Literalidad excesiva: en ocasiones, el resultado obtenido mediante un proceso de traducción neuronal puede ser un texto demasiado literal, puesto que una máquina no es capaz de interpretar y comprender aspectos como términos con dobles sentidos, metáforas, juegos de palabras y otras figuras retóricas. Si intentamos traducir un chiste con una máquina, lo más seguro es que pierda toda su gracia, mientras que una persona sabrá adaptarlo a la situación.  

• Corpus técnico insuficiente: a menudo, y dependiendo del par de idiomas, una máquina no dispone de un corpus técnico adecuado para poder interpretar los textos muy técnicos o con terminología especializada. En estos casos, si el volumen de traducción lo justifica, deben crearse motores de traducción específicos entrenados con esta terminología. 

• Función del texto y público objetivo: factores como la función del texto o su público objetivo no pueden ser completamente captados por la traducción automática neuronal.  

• Tono y registro: un software tampoco es capaz de detectar el tono del texto, el registro o los diferentes elementos culturales que lo componen, por lo que no siempre proporcionará la traducción más adecuada.  

• Polisemia y contexto emocional: en el caso de términos que puedan tener más de un significado, el uso de un traductor automático neuronal podría dar lugar a ciertos errores de significado. La máquina tampoco conoce el impacto emocional que las diferentes palabras o estilos pueden tener en los lectores.   

A pesar de todos estos retos, la traducción neuronal es un sistema de alta eficacia y, en determinadas áreas, aumentará la productividad, y reducirá plazos y costes, algo cada vez más necesario ante el gran volumen de información que actualmente se está generando y traduciendo. Sin embargo, la intervención de un traductor o poseditor profesional, quien se ocupa de editar y revisar el texto, todavía es indispensable para corregir posibles errores de traducción, y también para adaptar el texto en función de su objetivo y el público al que va dirigido.  

Diferencia entre traducción estadística y traducción neuronal 

La principal diferencia es que la traducción neuronal utiliza redes neuronales para aprender y generar traducciones de manera más dinámica y contextualizada, mientras que la traducción estadística (SMT, por sus siglas en inglés) se basa en el análisis de datos lingüísticos para identificar patrones de traducción.  

Mediante los modelos estadísticos en los que se basa la traducción automática estadística, se introducen ingentes cantidades de datos, y el software establece patrones y relaciones entre palabras y frases. Sin embargo, en la traducción automática neuronal entra en juego el aprendizaje automático o machine learning de las máquinas, que se basa en el uso de redes neuronales con las que el propio software aprende a traducir de forma autónoma. 

Como consecuencia, la traducción neuronal aporta mayor calidad y coherencia, porque comprende la gramática y la semántica de los textos. Su función es aprender a traducir por sí misma, mientras que la traducción estadística utiliza modelos probabilísticos para generar traducciones basadas en patrones previamente identificados en grandes volúmenes de datos paralelos. De ahí que la traducción automática neuronal ofrezca traducciones con un vocabulario más amplio, estructuras más complejas e incluso pueda manejar palabras desconocidas. Por lo tanto, la NMT podría ser más lenta en ciertos contextos debido a su mayor complejidad computacional, pero tiende a ofrecer traducciones de mejor calidad puesto que emplea más recursos en su sistema de redes neuronales basadas en deep learning.

Los pros de la traducción neuronal 

La traducción automática basada en redes neuronales se distingue por su habilidad para interpretar el contexto y la intención del texto original de manera más precisa que otras soluciones automáticas.  Aunque suelen generar resultados fluidos y con menos errores gramaticales, siempre es aconsejable que un humano revise y ajuste el texto final para garantizar la máxima calidad. 

Una ventaja destacable de los sistemas de traducción neuronal es su capacidad para mejorar y adaptarse con el tiempo. A medida que estos modelos son provistos con más datos y reciben retroalimentación, se optimizan, logrando traducciones cada vez más precisas y fluidas. Este aprendizaje continuo significa que la calidad de las traducciones mejora constantemente con el uso y la incorporación de nuevos datos lingüísticos. 

En comparación con los métodos tradicionales, los modelos neuronales proporcionan una escalabilidad y flexibilidad mucho mayores. Gracias a su habilidad para aprender patrones lingüísticos de grandes volúmenes de datos, pueden adaptarse fácilmente a diversos idiomas y contextos. Esto los hace especialmente útiles en entornos multilingües y en la traducción de textos especializados en campos como la medicina, la tecnología y el derecho. 

En definitiva, la traducción neuronal representa un avance significativo en el campo de la traducción automática, ofreciendo resultados más precisos, naturales y adaptables. Con su capacidad para capturar el contexto, agilizar el proceso de localización, reducir costos, mejorar con el tiempo y adaptarse a varios idiomas y contextos, este salto hacia adelante en la traducción automática facilita una comunicación global más natural y efectiva.  

Esperamos que esta información te haya resultado útil. Estaremos encantados de proporcionarte más detalles acerca de los diferentes aspectos de la traducción. No dudes en contactar con nosotros o visitar nuestro blog para más información.