{"id":113483,"date":"2021-04-30T17:23:47","date_gmt":"2021-04-30T17:23:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/?p=113483"},"modified":"2023-03-06T18:50:09","modified_gmt":"2023-03-06T21:50:09","slug":"avances-tecnologicos-en-la-traduccion-automatica","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/es\/blog\/avances-tecnologicos-en-la-traduccion-automatica","title":{"rendered":"Avances tecnol\u00f3gicos en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"

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Uno de los desarrollos m\u00e1s importantes en el procesamiento autom\u00e1tico de las lenguas ha sido la expansi\u00f3n y la mejora del software de traducci\u00f3n. Mientras que hace un tiempo los redactores deb\u00edan contratar profesionales caros para traducir manualmente incluso los documentos m\u00e1s banales ahora hay una abundancia de soluciones de traducci\u00f3n digitales.<\/p>\r\n

Veamos la evoluci\u00f3n de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, desde los procesadores de texto hasta la inteligencia artificial.<\/p>\r\n

Computadoras personales<\/strong><\/h3>\r\n

En los a\u00f1os ochenta, una de las herramientas m\u00e1s avanzadas que ten\u00edamos disponibles era la m\u00e1quina de escribir electr\u00f3nica. El software de traducci\u00f3n era exclusivo y altamente espec\u00edfico. En las grandes corporaciones, puede ser que se hayan usado sistemas para computadoras centrales como Systran<\/a> o Logos, mientras que, para el usuario com\u00fan, el desarrollo del software de traducci\u00f3n estaba limitado por la capacidad de procesamiento requerida para imitar el habla y traducir alfabetos, gram\u00e1ticas y sintaxis completamente distintos.<\/p>\r\n

Los primeros pioneros fueron los programadores de computadoras de quinta generaci\u00f3n en Jap\u00f3n que desarrollaron el procesamiento paralelo y la programaci\u00f3n l\u00f3gica, incrementando as\u00ed la capacidad de las computadoras de escritorio. Estos avances fueron inspirados por la necesidad de traducir entre el ingl\u00e9s y el japon\u00e9s para fines comerciales. Algunas compa\u00f1\u00edas conocidas que necesitaban un gran volumen de traducciones inclu\u00edan a Fujitsu, Mitsubishi, Toshiba y Hitachi.<\/p>\r\n

Intergraph y Systran comenzaron a ofrecer sistemas de traducci\u00f3n para computadoras personales al final de la d\u00e9cada, y Babel Fish, un traductor en l\u00ednea provisto por Systran y albergado en Alta Vista, se lanz\u00f3 en 1997.<\/p>\r\n

Trados<\/strong><\/h3>\r\n

Mientras tanto, en Alemania, Jochen Hummel e Iko Knyphausen hab\u00edan estado trabajando juntos en Trados, desde 1984, para buscar soluciones para la traducci\u00f3n. En 1992, lanzaron Multiterm, una base de datos de terminolog\u00eda para traductores. Como pasaba con todos los sistemas que se ofrec\u00edan hasta ese momento, Multiterm era una base de datos inteligente y no un an\u00e1lisis l\u00f3gico de alto nivel.<\/p>\r\n

En 1997, Trados GmbH recibi\u00f3 un gran impulso cuando Microsoft decidi\u00f3 adoptar la tecnolog\u00eda de Trados para sus traducciones internas. Desde entonces, la compa\u00f1\u00eda creci\u00f3 de manera sostenida y hoy ofrece su paquete SDL Trados Studio a 270\u00a0000 profesionales de la traducci\u00f3n.<\/p>\r\n

Plataformas de memorias de traducci\u00f3n<\/strong><\/h3>\r\n

El desarrollo de los Systran<\/a> fue otro gran paso hacia adelante. Mientras aceleran el proceso de traducci\u00f3n de documentos jur\u00eddicos, m\u00e9dicos y financieros, esto sistemas crean bases de datos de t\u00e9rminos frecuentes, los que visualizan cuando se utiliza una frase similar, asegur\u00e1ndose as\u00ed de que se produzcan traducciones precisas y comprobadas.<\/p>\r\n

Tales sistemas tienen la capacidad de aprender solo en el sentido de crecer con las habilidades del usuario, guardando frases y t\u00e9rminos que han sido utilizados correctamente en el pasado. No pueden traducir f\u00e1cilmente los matices de estilo o las expresiones idiom\u00e1ticas.<\/p>\r\n

SDL Trados incorpor\u00f3 r\u00e1pidamente las memorias de traducci\u00f3n a sus sistemas de traducci\u00f3n asistida (CAT, por su sigla en ingl\u00e9s)<\/a>. Otros proveedores clave de tales sistemas incluyen a WordFast (fundado en 2006). En Internet, Google Traductor se ha vuelto omnipresente (tambi\u00e9n hay otras plataformas, como Gengo y Ackuna).<\/p>\r\n

La ventaja de la migraci\u00f3n de estos sistemas a internet fue, por supuesto, utilizar corpus cada vez m\u00e1s grandes de unidades de traducci\u00f3n, conjuntos de frases reconocidos como equivalentes funcionales en distintas lenguas.<\/p>\r\n

Traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/strong><\/p>\r\n

Con la llegada de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica (MT, por su sigla en ingl\u00e9s)<\/a>, se agregaron una l\u00f3gica mejorada y contextos espec\u00edficos al arsenal de t\u00e9cnicas que se utilizan para obtener una traducci\u00f3n confiable. Las sustituciones de palabras podr\u00edan adaptarse a ambientes espec\u00edficos y conjuntos de reglas cada vez m\u00e1s complejos podr\u00edan aplicarse para asegurarse de que se produzcan traducciones precisas e idiom\u00e1ticas.<\/p>\r\n

La traducci\u00f3n con base en la gram\u00e1tica, la que es relativamente inflexible y depende de las reglas, fue reemplazada gradualmente por un modelo estad\u00edstico. Sin embargo, un sistema h\u00edbrido que combine ambos m\u00e9todos podr\u00eda producir traducciones incluso m\u00e1s precisas.<\/p>\r\n

Motores de inteligencia artificial<\/strong><\/h3>\r\n

En el siglo veintiuno, sistemas de reconocimiento del habla, tales como el asistente virtual de Apple, Siri, utilizan algoritmos de reconocimiento del habla para identificar el habla y convertirla en texto. Para lograr esto, deben aprender el idiolecto (manera individual de hablar) del usuario.<\/p>\r\n

Los sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal (NMT, por su sigla en ingl\u00e9s) tambi\u00e9n aprenden de textos individuales e integran todo a trav\u00e9s de redes neuronales artificiales para construir un modelo estad\u00edstico que ofrezca traducciones cada vez m\u00e1s precisas. Crean una red neuronal virtual que es lo suficientemente inteligente como para enfocar su atenci\u00f3n en distintas partes de una oraci\u00f3n, para crear una imagen integral del significado en lugar de traducir una unidad por vez.<\/p>\r\n

Estos sistemas buscan comprender la gram\u00e1tica de una lengua y el estilo individual de cada usuario. Actualmente, Google<\/a> est\u00e1 en la vanguardia de estas aplicaciones, pero tambi\u00e9n existen compa\u00f1\u00edas como Microsoft, Amazon y DeepL<\/a> que compiten para ofrecer traducciones m\u00e1s cercanas a las humanas, las que luego pueden mejorarse con la posedici\u00f3n<\/a> por parte de un ling\u00fcista humano.<\/p>\r\n

A partir de la expansi\u00f3n de los sistemas de reconocimiento del habla, y dado que la traducci\u00f3n es cada vez m\u00e1s necesaria entre lenguas con diferencias ortogr\u00e1ficas importantes (por ejemplo, ingl\u00e9s, chino mandar\u00edn y ruso), las redes neuronales<\/a> de inteligencia artificial continuar\u00e1n siendo un \u00e1rea de investigaci\u00f3n importante durante las pr\u00f3ximas d\u00e9cadas.<\/p>\r\n

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