:: TRANS 26. RESEÑAS. Págs. 394-396 ::

Traducción automática: conceptos clave, procesos de evaluación y técnicas de posedición

M. ª del Mar Sánchez Ramos y Celia Rico Pérez

Granada, Comares, 2020, 111 pp.

Maria Ferragud Ferragud

ORCID: 0000-0002-8699-3351

Los sistemas de traducción automática (TA) se han ido perfeccionando poco a poco —y continúan perfeccionándose— y, por eso, la traducción automática ya forma parte de la práctica de la traducción profesional en numerosos ámbitos, y en algunos casos incluso se ha convertido en la norma. Sin embargo, el aumento de la tecnología en nuestra profesión no debe concebirse como una amenaza, sino como una oportunidad para ampliar el conjunto de habilidades y asumir nuevos roles (O’Brien, 2012, citado en Moorkens, 2018). El deber de los profesionales de la traducción es adaptarse a las circunstancias y a las necesidades del mercado, que están en constante cambio. Pero ¿qué hay de los futuros profesionales de la traducción? ¿Cómo les ayudamos a desarrollar las destrezas que necesitan para desenvolverse en el mercado actual?

Es evidente que la TA ha adquirido un papel fundamental en la presente era digital, y por eso no debemos descuidar la familiarización del alumnado con sus posibles aplicaciones. Por una parte, porque la mayoría de los estudiantes afirman no haber recibido ningún tipo de formación sobre TA y, sin embargo, confiesan haberla utilizado en mayor o menor medida en las tareas que se les encargan para ser realizadas como traducciones humanas (González y Rico, 2020). En este nuevo escenario, el profesorado ya no es el único actor que posee el conocimiento de los idiomas (Case, 2015, citado en Torres-Simón y Pym, 2021). Ahora bien, a los estudiantes les cuesta mucho conceptualizar los paradigmas de TA, lo que hace necesario que se familiaricen con su funcionamiento y los desmitifiquen, que sean conscientes de sus ventajas y puntos débiles (Moorkens, 2018). Por otra parte, los planes de estudio deben ajustarse a la realidad cambiante del mercado, de modo que los futuros traductores estén bien preparados para enfrentarse a ella adecuadamente. Todo ello sin descuidar los aspectos más creativos de la traducción y que diferencian a los humanos de las máquinas (Guerberof y Moorkens, 2019).

Esta monografía de Sánchez Ramos y Rico Pérez responde con creces a estas necesidades, pues está concebida desde una perspectiva didáctica y constituye una guía tanto para docentes como para estudiantes (e incluso para profesionales e investigadores). Para conseguir su fin pedagógico, las autoras trazan una panorámica de los conceptos clave relacionados con la traducción automática. Se trata de un trabajo que fusiona teoría y práctica. Tanto es así que las autoras no solo proponen una serie de lecturas complementarias para afianzar conceptos al final de cada capítulo, sino que, además, incluyen un glosario de términos clave, cuestionarios de autoevaluación con las soluciones correspondientes y preguntas de reflexión. Esta parte práctica puede ayudar a los docentes a preparar las clases que versan sobre tecnologías de la traducción y a los estudiantes a comprobar que han asimilado las nociones básicas de cada capítulo. Además, el contenido de cada unidad ha sido seleccionado expresamente para satisfacer las necesidades formativas del estudiantado del Grado en Traducción e Interpretación y, por tanto, el orden en el que se presentan no es arbitrario, sino que se ha seleccionado cuidadosamente para facilitar la correcta adquisición de conceptos. Así pues, el volumen está dividido en cinco capítulos, ordenados de cuestiones más generales a más concretas.

El primer capítulo, “La automatización de la traducción: definición y evolución de la traducción automática”, sirve como eje vertebrador del resto del volumen. Nos presenta el concepto de traducción automática y nos conduce a través de los principales hitos en la TA, desde las primeras ideas de mecanización de la traducción automática en el siglo XVII; pasando por el optimismo que generó el avance tecnológico de los años cincuenta del siglo pasado; la desilusión que afloró cuando estos sistemas no satisfacían las necesidades para las que habían sido creados; el resurgimiento de la TA en los años setenta, cuando se produjo un cambio de paradigma; hasta el nacimiento del sistema estadístico de Google Translate en 2006 y su posterior renacimiento como sistema neuronal (uno de los últimos avances en inteligencia artificial) diez años después, junto con un fuerte competidor: DeepL. Esta evolución no indica otra cosa que la TA va de la mano de los avances de la lingüística computacional y que el desarrollo de la capacidad de procesamiento de los ordenadores ha contribuido a dirigir el rumbo de la traducción automática.

El segundo capítulo, “Sistemas de traducción automática”, hace un recorrido por los distintos paradigmas de TA en orden cronológico, y nos presenta las ventajas e inconvenientes de cada uno. Estos sistemas son los basados en reglas, que utilizan información lingüística y se nutren con diccionarios bilingües, gramáticas y patrones de transferencia; los basados en estadística, que utilizan corpus monolingües y paralelos con la traducción entre la lengua original y la meta, y calculan la probabilidad de una frase de ser traducida de una determinada manera; los basados en ejemplos, que producen la traducción por analogías en comparación con un corpus más grande; los sistemas híbridos, cuyo objetivo es subsanar las carencias de los motores basados en corpus; y los sistemas basados en redes neuronales, que intentan emular la forma en que funciona y aprende el cerebro humano mediante supercomputadores y algoritmos muy complejos y han conseguido que las traducciones sean más fluidas y menos literales.

El tercer capítulo está dedicado a “La evaluación de los sistemas de traducción automática”. Este apartado reflexiona sobre la idea de calidad y las diferentes percepciones que tienen de este concepto la industria y la academia, asunto que, sin duda, puede resultar muy controvertido. Dependiendo del objetivo de la traducción, los estándares de calidad requeridos serán unos u otros y, por tanto, las métricas de evaluación del sistema de TA que se utilicen también variarán. Así pues, la evaluación de la TA se puede llevar a cabo desde diferentes puntos de vista: la investigación, el desarrollo de software, la traducción profesional, la didáctica, el esfuerzo de posedición, etc. Una vez presentado el tema, las autoras repasan, por orden cronológico, las distintas métricas de evaluación de los sistemas de TA. Las clasifican en manuales (SAEJ2450, MQM, TAUS) y automáticas (por ejemplo, basadas en la precisión, como BLEU, o en la exhaustividad, como METEOR) y presentan sus ventajas e inconvenientes, de modo que el lector puede hacerse una idea de cuándo y de qué manera pueden ser de utilidad, siempre teniendo en cuenta sus limitaciones.

En el cuarto capítulo, “Lenguajes controlados y preedición”, Sánchez Ramos y Rico Pérez nos acercan a estos dos conceptos, que son dos pasos previos al propio proceso de traducción automática. Primero hacen una distinción entre lenguajes controlados (LC) y preedición. Según afirman las autoras, «el objetivo de los LC es mejorar la legibilidad de los documentos mediante la imposición de una escritura clara y directa que evite las ambigüedades sintácticas y léxicas» (pág. 56). Se trata, pues, de una serie de restricciones léxicas, gramáticas y sintácticas que pueden aplicarse a un texto de aspecto técnico para mejorar su legibilidad y accesibilidad de cara a su comprensión. Las autoras distinguen los LC de la preedición, “proceso intralingüístico que se lleva a cabo en un texto en la lengua origen antes de su traducción para que se pueda aplicar la TA con mejores resultados” (p. 57). El objetivo es dotar al texto de consistencia lingüística para asegurar una mayor calidad de la TA. A continuación, exponen una serie de pautas, tanto de LC como de preedición, que pueden aplicarse antes de la TA para que esta fluya sin dificultades.

En el quinto y último capítulo, “La posedición”, nos presentan este proceso, que está estrechamente ligado a la evolución de la TA y que constituye una de las nuevas (o no tan nuevas) habilidades que necesitan los traductores actuales y los futuros. Nos hablan del concepto de posedición (y de su evolución a lo largo del tiempo) y lo distinguen de otros con los que no hay que confundirla: la revisión y la traducción. Seguidamente, nos presentan los tipos de posedición que existen según la calidad que el cliente exija de nuestra traducción: posedición completa o rápida. Sin embargo, una de las partes más útiles e interesantes de este capítulo es, sin duda, la exposición de las distintas reglas de posedición junto con ejemplos ilustrativos, que puede ayudar a los docentes a plantear a sus estudiantes tareas de posedición y a los estudiantes a formarse en esta nueva práctica que será inminente en su vida profesional. También hablan de los casos en que la posedición puede no ser necesaria, y, a continuación, detallan las guías de posedición más comunes: TAUS y GALE. Por último, hacen una recopilación de las competencias y habilidades que definen el perfil del poseditor, cuestiones clave para los profesionales y los estudiantes, así como para los docentes a la hora de programar sus asignaturas.

En conclusión, Traducción automática: conceptos clave, procesos de evaluación y técnicas de posedición es una obra esencial que muestra el panorama de la industria de la traducción actual, reflexiona sobre ella y nos da claves para adaptarnos a las necesidades del mercado. Este volumen puede ser de interés para profesionales, docentes e investigadores que quieran ahondar sus conocimientos de la traducción automática, pero, sobre todo, es una obra de consulta obligatoria para estudiantes, que serán los traductores del mañana. Como afirmaba Moorkens (2018, p. 376), “I contend that helping students to learn about new technologies, including MT, is a positive and empowering intervention”. De hecho, la lectura de esta monografía ayudará a desmitificar la traducción automática, a abrir nuevas perspectivas y a desmontar algunas ideas preconcebidas sobre esta.

REFERENCIAS

González Pastor, D., y Rico Pérez, C. (2021). POSEDITrad: la traducción automática y la posedición para la formación de traductores e intérpretes. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 15(1), 2-13. <https://dx.doi.org/10.19083/ridu.2021.1213>.

Guerberof, A., y Moorkens, J. (2019): Machine translation and post-editing training as part of a master’s programme. The Journal of Specialised Translation, 31, 217-238, <https://www.jostrans.org/issue31/art_guerberof.php>.

Moorkens, J. (2018). What to expect from neural machine translation: a practical in-class translation evaluation exercise. The Interpreter and Translator Trainer, 12(4), 375-387, <https://doi.org/10.1080/1750399X.2018.1501639>.

Torres-Simón, E. y Pym, A. (2021). La confianza de los estudiantes de traducción en la traducción automática: ¿demasiado buena para ser verdad? Revista Internacional de Lenguas Extranjeras, 15, 2-20, <https://doi.org/10.17345/rile15.3115>.