{"id":140651,"date":"2022-03-30T18:46:10","date_gmt":"2022-03-30T18:46:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/?post_type=blog&p=140651"},"modified":"2023-01-26T12:38:54","modified_gmt":"2023-01-26T15:38:54","slug":"elimina-el-lenguaje-sexista-de-tu-traduccion-automatica","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/es\/blog\/elimina-el-lenguaje-sexista-de-tu-traduccion-automatica","title":{"rendered":"Elimina el lenguaje sexista de tu traducci\u00f3n autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"

El paradigma de facto<\/i> en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/a> <\/i>todav\u00eda depende de una estructura rudimentaria conocida como traducci\u00f3n autom\u00e1tica estad\u00edstica basada en frases<\/i>. Esto se refiere a un m\u00e9todo para procesar el lenguaje en el que varios corpus de datos de texto se organizan en frases para facilitar la extracci\u00f3n de los elementos de un enunciado. Como consecuencia, mientras que la traducci\u00f3n autom\u00e1tica ha mejorado de a poco su precisi\u00f3n en el terreno de la gram\u00e1tica, no ha podido dominar las complejidades de sistemas de referencia relacionados con el g\u00e9nero en el lenguaje natural.<\/p>\n

El sexismo en la representaci\u00f3n del lenguaje<\/h2>\n

El impacto de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica en el lenguaje y en la sociedad crece cada d\u00eda. Servicios como Google Traductor hacen que los usuarios se puedan comunicar entre ellos en docenas de lenguas distintas. Sin embargo, el potencial sesgo del resultado traducido hace que sea particularmente dif\u00edcil evaluar la calidad de estas traducciones. Por eso, se vuelve cada vez m\u00e1s obvio que, para contrarrestar el sexismo en el proceso de traducci\u00f3n autom\u00e1tica, hay que modificar las estructuras de traducci\u00f3n tradicionales.<\/p>\n

En su forma m\u00e1s b\u00e1sica, el sexismo en la traducci\u00f3n puede afectar la manera en que una oraci\u00f3n es traducida e interpretada. Esto puede suceder tanto en un nivel micro como en un nivel macro (en relaci\u00f3n a la manera en que una palabra es traducida e interpretada en distintas lenguas) y puede suceder en varias etapas del proceso de traducci\u00f3n.<\/p>\n

Cuando el fen\u00f3meno de los significados relacionados con el g\u00e9nero se combinan con una estructura de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal (NMT) <\/a>que no logra tener en cuenta el contexto humano y la intenci\u00f3n de los elementos ling\u00fc\u00edsticos que existen dentro del texto fuente, es posible que se produzcan sesgos que impacten la precisi\u00f3n y la correcci\u00f3n.\u00a0El tipo de sesgo que ocurre en las NMT nace de una discordancia entre los datos de ingreso y una representaci\u00f3n interna deducida estad\u00edsticamente, y del resultado incorrecto que esta produce. Es decir, el sexismo en la NMT afecta su habilidad de comprender conceptos relacionados con el g\u00e9nero y producir representaciones precisas y no problem\u00e1ticas del texto fuente.<\/p>\n

El g\u00e9nero en la traducci\u00f3n<\/h2>\n

Distintas normas culturales e incluso comunidades ling\u00fc\u00edsticas pueden poner \u00e9nfasis en ciertas frases, en un intento de compensar la escasez de frases comunes y gen\u00e9ricas que encarnan el concepto en cuesti\u00f3n. En muchos casos, esto puede conducir a estereotipos de g\u00e9nero desafortunados y reforzar otras normas culturales antifeministas de una manera involuntariamente sexista.\u00a0Por ejemplo, Google Translate hist\u00f3ricamente ha traducido la frase \u00abhe\/she is a doctor\u00bb en la forma masculina, pero solo cuando traduce del turco al ingl\u00e9s. Y, en cambio, Google Translate siempre ha traducido \u00abhe\/she is a nurse\u00bb en forma femenina. Las cr\u00edticas de Google Translate y el problema que tiene con sintagmas relacionados con el g\u00e9nero es entendible.<\/p>\n

Esta tendencia a utilizar un lenguaje sexista nace de la necesidad hist\u00f3rica de la mayor\u00eda de las lenguas de usar el g\u00e9nero gramatical para transmitir conceptos generales y por defecto. Tales sesgos en el lenguaje son un \u00e1rea de investigaci\u00f3n activa y nos ense\u00f1an que si entrenamos nuestros modelos con datos sesgados, es probable que los modelos tambi\u00e9n est\u00e9n sesgados.<\/p>\n

Para complicar el problema, las traducciones que involucran el g\u00e9nero (como usar el pronombre correcto y tener concordancia de g\u00e9nero) son particularmente sensibles, ya que estas pueden referirse directamente a las personas y a c\u00f3mo se autoidentifican. Y, si bien estos problemas pueden parecer abstractos, no son solo te\u00f3ricos. Como an\u00e9cdota, muchos grupos han expresado su preocupaci\u00f3n por la precisi\u00f3n de Google Translate e incluso han publicado estudios que documentan c\u00f3mo les cuesta a los NMT evitar el uso de un lenguaje sexista.<\/p>\n

Como parte de sus esfuerzos para promover la conciencia del lenguaje sexista en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica y para abordar el problema, Google ha publicado el conjunto de datos Translated Wikipedia Biographies (Biograf\u00edas de Wikipedia Traducidas) en 2021. El objetivo de este conjunto de datos es proporcionar una estructura para los avances a largo plazo en el \u00e1rea de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica mediante el establecimiento de un conjunto consistente de datos para la autoevaluaci\u00f3n y mejora de los sistemas de aprendizaje centrados en el g\u00e9nero en la traducci\u00f3n.<\/p>\n

Soluciones<\/h2>\n

En un mundo perfecto, una estructura de traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal representar\u00eda el texto fuente como una representaci\u00f3n exacta del lenguaje natural, sin ninguna desviaci\u00f3n.<\/p>\n

Los avances recientes en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica (MT) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) est\u00e1n produciendo nuevos resultados de vanguardia, incluido un rendimiento cercano al nivel humano en algunos pares de idiomas. Sin embargo, mientras que se han logrado avances impresionantes, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica de alta calidad ha resultado dif\u00edcil de lograr por muchas razones: los sistemas ling\u00fc\u00edsticos tienden a reflejar los valores de sus creadores. Entrenar estos sistemas con datos que representan sistem\u00e1ticamente el lenguaje sexista inevitablemente producir\u00e1 resultados sesgados, porque este sesgo afecta el aprendizaje de los sistemas de MT y se asimila en los procesos de entrada.<\/p>\n

Dado el poder de la MT y del NLP de dar forma al contexto cultural, la investigaci\u00f3n en la d\u00e9cada venidera probablemente resaltar\u00e1 las formas en que el lenguaje y la traducci\u00f3n pueden influir en la sociedad en general, en las decisiones y pol\u00edticas de la sociedad, o incluso en la cultura. Mientras tanto, sin embargo, si deseas garantizar traducciones precisas y no sexistas, incluso cuando puede haber alg\u00fan MT involucrado, puedes contratar prestadores de servicios ling\u00fc\u00edsticos profesionales<\/a>. Consulta por nuestro toque humano para detectar y corregir cualquier instancia de lenguaje sexista, lo que representa una parte integral de nuestros servicios de posedici\u00f3n de traducciones autom\u00e1ticas<\/a>, ya que apuntan a convertir la MT en algo equivalente a las traducciones humanas.<\/p>\n

Foto de Dainis Graveris de Unsplash<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"El paradigma de facto en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica todav\u00eda depende de una estructura rudimentaria conocida como traducci\u00f3n autom\u00e1tica estad\u00edstica basada en frases. 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