En las entradas anteriores, explicaba de forma escueta y resumida qué es la inteligencia artificial generativa (IA generativa) y cuál es su aplicación en la traducción automática.
Pues bien, la consecuencia natural de estas dos entradas consiste en detallar el paso del que no se debe prescindir si decidimos generar un texto con traducción automática: la posedición (post-editing, en inglés).
No obstante, antes de meternos en materia, debemos considerar un par de apuntes a fin de esclarecer el contexto –tan ineludible en traducción– y crear consciencia.
¿De dónde sale la traducción automática neuronal?
La IA elabora sus traducciones automáticas a partir de cantidades ingentes –y con ingentes, nos referimos a cientos de miles– de textos bilingües. La introducción de estos datos es lo que se conoce como el entrenamiento de los modelos de PLN (de procesamiento del lenguaje natural) los cuales, a continuación, analizan el lenguaje humano de estos datos y extraen sus propias conclusiones para aprender de ellos. Por último, aplican lo aprendido cuando se lo requerimos; en el caso que nos ocupa, lo aplican para realizar la traducción automática.
Como el lector puede imaginar, entrenar modelos de PLN requiere de un potente sistema computacional y de algoritmos específicos y definidos. Asimismo, cabe señalar que la calidad de la traducción automática que nos arroje depende de la cantidad y la adecuación de los datos con que se haya alimentado el modelo.
También dependerá del tipo de datos. Me explico: si el modelo no contiene los datos pertinentes, no sabrá que la ficha técnica de un medicamento es data sheet en los laboratorios farmacéuticos de Europa y corresponde a prescribing information en EE. UU., según la FDA. Tampoco identificará correctamente el contexto en que la voz inglesa drug es un fármaco y no una droga. Del mismo modo, no será capaz de discernir que la Emergency Room de un hospital en EE. UU. es el Servicio de Urgencias de los hospitales en España y que poco tiene que ver con una sala de emergencia.
En definitiva, nuestro modelo de PLN debe entrenarse no solo con cientos de miles de datos, sino con cientos de miles de datos específicos para que arroje traducciones automáticas que nos sirvan de utilidad y nos permitan realmente ahorrar tiempo y costes.
Traducción automática de alta calidad, ¿y ahora, qué?
Una vez tenemos nuestro modelo entrenado con valiosísimos y numerosísimos datos y hemos realizado nuestra traducción automática de alta calidad, ha llegado el momento de dar el siguente paso. Y aquí sí: ha llegado el momento de la posedición.
La posedición es, de acuerdo con la descripción de la Asociación Española de Traductores, Correctores e Intérpretes (Asetrad), «la tarea de revisar una traducción realizada por un motor de traducción automática con el objetivo de mejorar la productividad y abaratar costes»; coincido, también, con que es una traducción humana que toma como base una traducción automática.
Es la tarea de revisar una traducción realizada por un motor de traducción automática con el objetivo de mejorar la productividad y abaratar costes. Podría considerarse como un paso previo de apoyo a la traducción, pues el resto de los pasos que conforman el proceso traductológico no cambian.
Posedición. Guía para profesionales. Asetrad
El funcionamiento de los motores de traducción automática difiere del funcionamiento del cerebro humano, por lo que su comportamiento es distinto y los errores que comete al traducir, también. Conocer este comportamiento es crucial para poder poseditar con soltura. Algunos comportamientos típicos de los motores de traducción automática neuronal son:
- traducciones muy fluidas que camuflan errores
- incoherencia o inexactitud en la terminología
- omisiones de fragmentos considerables de texto
- traducciones de nombres propios, marcas, acrónimos…
- registro o tono no adaptado al público objetivo
Niveles de posedición
Antes de comenzar a poseditar, debe determinarse si se realizará una posedición simple o una posedición completa y la decisión se tomará, principalmente, con base en la funcionalidad y la finalidad del texto.
La posedición simple consiste en corregir:
- errores de traducción
- terminología
- omisiones y adiciones
Pero no se llevarán a cabo –a menos que desvíen el significado– correcciones gramaticales, ortográficas y de puntuación. Tampoco se observará la coherencia terminológica y no se mejorará el estilo, el tono, el registro ni la adecuación cultural. Para cubrir estos aspectos, se habrá de realizar una posedición completa.
La posedición completa puede ir sucedida de una revisión, con lo que alcanzaremos una calidad comparable a la de una traducción humana que se lee con fluidez, está adaptada al público al que se dirige y cumple con el propósito para el que se ha escrito el texto. Asimismo, estaremos cumpliendo con la norma de calidad ISO 17100 que se aplica a los servicios de traducción.
Conclusión
Una vez contamos con un buen motor de traducción automática personalizado, podemos generar traducciones automáticas de alta calidad que facilitarán la tarea de nuestro traductor de confianza. El traductor tomará la traducción automática como base y elaborará una nueva versión mejorada, de calidad humana y carente de cualquier tipo de error.
