Otras herramientas de traducción asistida por ordenador

A pesar de que la asignatura ya llegó a su fin y de que también ha llegado a su fin la licenciatura, no quiero dejar de lado este blog, pues le he dedicado mucho tiempo y, además, creo que todavía hay muchas cosas relacionadas con la informática aplicada a la traducción que desconozco.

De esta forma, estos últimos días he estado investigando un poco por internet y he encontrado una serie de programas de traducción automática y de traducción asistida por ordenador, que he instalado y probado en mi ordenador. Dado que los primeros no tienen mucho misterio (solo hay que insertar el texto origen y el programa traduce de forma automática), solo los mencionaré y me centraré un poco más en los segundos.

En cuanto a los programas de traducción automática, podríamos mencionar, además de Systran (del que ya hablé brevemente en esta entrada), English-Spanish Interpreter Standard 4.4, que tiene en cuenta el contexto para hacer mejores traducciones (el contexto resulta más importante de lo que parece, pues es lo que le permite al programa decidirse por una o por otra traducción de una determinada palabra que admita varias opciones de traducción) o MultiTranse. Sin embargo, como ya he dicho, su manejo no es especialmente difícil y, además, son todos más o menos iguales en cuanto a su funcionamiento.

Ahora bien, hay que tener en cuenta que existen muchos programas de memorias de traducción o de traducción asistida, además de Trados (que, desgraciadamente, todavía no he tenido la ocasión de probar, a pesar de que cada vez son más las empresas que consideran un requisito indispensable que sus traductores sepan utilizarlo), Déjà Vu u OmegaT. Así, algunos de los programas que he estado analizando estos días son MetaTexis for Word, WebBudget XT y Wordfast.

Metatexis for Word me ha parecido muy interesante y muy útil, dado que consiste en un sistema de memoria de traducción integrado en Word, es decir, es como una memoria más de traducción pero con la diferencia de que se trabaja en Word, lo que tiene la ventaja de que son muchas las posibilidades de explotación de los textos, por lo que no tiene las limitaciones que pueden tener otras herramientas del estilo en cuanto a la edición de los textos (que suele ser más simple).

Para que quede más claro, ofrezco una captura de pantalla del entorno de trabajo de este programa:

Captura de pantalla del entorno de trabajo con Metatexis for Word.
Extraído de http://www.translatum.gr/forum/index.php?topic=417.0
[Consulta: 17/VI/2012]  

Aunque la imagen es pequeña, sí puede verse cómo el programa forma parte de la interfaz de Word, ya que es una pestaña más, como pueden ser Archivo o Formato, por ejemplo. Dejando de lado el hecho de que se integra en Word, funciona como cualquier programa de memoria de traducción: el texto se divide en segmentos y para pasar de un segmento a otro solo hay que utilizar la combinación de teclas Alt + abajo.

WebBudget XT ha sido el segundo programa que me ha llamado la atención. Aunque su uso resulta más complicado, una vez que se aprende a manejarlo resulta muy útil para la traducción de páginas webs, que es en lo que se centra. Como digo, su uso es un poco complicado y hay que experimentar un rato con los distintos botones para conseguir la interfaz típica de los programas de memorias de traducción (como pista, diré que hay que hacer clic en extract para que aparezca la columna de traducción y es entonces cuando puede procederse como con cualquier otro sistema de memorias de traducción):

Captura de pantalla de la interfaz de WebBudget XT.
Extraído de http://tinyurl.com/d5cydld [Consulta: 17/VI/2012]

Además, este programa ofrece la posibilidad de realizar un presupuesto basándose en el o en los archivos que se le indiquen.

Wordfast, por último, es muy similar a MetaTexis, dado que se integra perfectamente en Word. Sin embargo, su uso es algo complicado al principio, pero funciona como cualquier otro software de traducción y además tiene la ventaja de que no es de pago (razón por la cual su interfaz quizá no resulta tan atractiva o intuitiva como las de Déjà Vu o Trados, pero esto debe considerarse como algo secundario, pues lo importante es su funcionamiento y la calidad de los resultados que ofrece):

Captura de pantalla de Wordfast. Extraído de
http://www.translatorstraining.com/mat/cat/cat.htm
[Consulta: 17/VI/2012] 

Creo que la mejor forma de ser un traductor cada vez más competitivo (y más en los tiempos que corren) es  estar reciclándose continuamente e investigar todo lo posible sobre cualquier programa de traducción que pueda ayudarnos en el futuro, ya sea en nuestro trabajo como traductores o para engrosar nuestro currículum y dar una mejor impresión a la empresa en la que queramos trabajar.

Análisis en profundidad del programa de traducción asistida Déjà Vu

A raíz de otro artículo muy interesante de la revista Panace@(1), me gustaría hablar más en profundidad del programa de traducción asistida (al que también me he referido en varias ocasiones como programa de memoria de traducción) Déjà Vu. Aunque lo he mencionado con mucha frecuencia a lo largo de las entradas del blog y aunque ya hablé de las funciones básicas de un programa de memoria de traducción (Traducir mediante una memoria de traducción: funciones y herramientas básicas), este artículo me ha servido para tener una visión más amplia de este programa y, por ello, me gustaría compartir en este blog todo lo que he aprendido en dicho artículo.

En qué consiste Déjà Vu

El autor del artículo comienza en su introducción definiendo las características de Déjà Vu: debido a que combina la tecnología de las memorias de traducción con las técnicas de traducción automática, permite mejorar tanto la productividad del traductor como la coherencia en su trabajo. Asimismo, con este programa puede realizarse una gestión de proyectos de forma eficiente.

La novedad con respecto a otros sistemas de traducción asistida radica en que utiliza de forma inteligente la memoria de traducción, la base de datos terminológica y el lexicón para ensamblar las traducciones de varios segmentos más pequeños en uno solo más grande: el programa intuye como si fuera un traductor humano y realiza lo que se denomina deep mining (ver término 19 de Términos claves de Informática Aplicada a la traducción). Además, como también he mencionado en varias ocasiones, el programa puede trabajar con la mayoría de formatos de archivo, dado que, en su interfaz, solo presenta el texto que va a traducirse y cualquier información codificada del texto origen la protege para que no pueda alterarse (de esto también hablo en la entrada dedicada a las funciones de los programas de memorias de traducción).

Qué tiene Déjà Vu que no tengan otros programas de traducción asistida

Tras un análisis de las funciones básicas de Déjà Vu, el autor pasa a lo que nos interesa: las funciones específicas de Déjà Vu.

1. Escaneado (scan)

En primer lugar, habla de la función de escaneado, esto es, el programa busca si existen correspondencias exactas o aproximadas de los segmentos que se está traduciendo y, en el caso de que sí las haya, incluirá dichas traducciones (para más información, pueden verse las coincidencias totales y parciales o fuzzy matching, 12, y la autopropagación, 13, en esta entrada). Asimismo, puede reparar de forma automática las coincidencias aproximadas o la traducción automática basada en ejemplos. Después de todo este proceso, el programa puede realizar su propia traducción basándose en distintos segmentos, convirtiendo el segmento origen y el segmento meta en una coincidencia exacta, exact match (realizando el ya mencionado deep mining).

2. Ensamblado (assemble)

Esta función (exclusiva de Déjà Vu) consiste, como acabo de explicar, en combinar fragmentos menores para conseguir traducir segmentos que solo tienen una coincidencia parcial, también partiendo de toda la información contenida en sus bases de datos. 

3. Pretraducción (pretranslate)

La función de pretraducción es especialmente útil en el caso de textos muy repetitivos, en los que lo más recomendable es traducir el proyecto de forma automática y, después, revisarlo. Si a esto le añadimos que Déjà Vu busca las coincidencias (totales y parciales) para cada oración, el resultado será de mejor calidad, ya que, para ello, selecciona la mejor traducción (una coincidencia exacta garantizada, guaranteed exact match, una exacta, exact match, o una aproximada, fuzzy match).

4. Propagación (propagate)

Una vez más, esta función es adecuada para proyectos extensos y repetitivos. Como he explicado a propósito de la autopropagación, el programa buscará segmentos similares o iguales a los ya traducidos y solicitará una confirmación para insertar una coincidencia aproximada autorreparada (self-repaired self-match).

5. Autobúsqueda (autosearch)

También he hablado de esta función en una de las entradas dedicadas a los términos claves de la asignatura. En resumen, el programa realiza una búsqueda automática de términos, segmentos y términos almacenados para poder aplicar su correspondiente traducción al texto que se está traduciendo. Asimismo, muestra su correspondiente información contextual, lo que es de gran ayuda.

6. Gestión de proyectos

Un aspecto muy interesante es el hecho de que Déjà Vu permite realizar gestiones de proyectos (sobre los que hablé aquí y aquí). De esta forma, pueden crearse proyectos satélites, también conocidos como Pack&Go: se trata de pequeños archivos monolingües que pueden reimportarse al proyecto plurilingüe principal y que pueden transportarse con facilidad debido a que no contienen información sobre formato o imágenes. También pueden distribuirse pequeñas bases de datos (cuyo contenido haya seleccionado previamente el gestor) para facilitar el trabajo del traductor y asegurarle coherencia, además de que el gestor también se asegurará de que las memorias de traducción y las bases de datos terminológicas no se dispersarán entre los distintos traductores.

Asimismo, el gestor de proyectos puede asignar derechos de acceso individual a cada miembro de un grupo de traductores, para que cada uno trabaje solo en lo que se le ha asignado y no modifique el trabajo de los demás, sin por ello dejar de ofrecerles el texto en su conjunto. Incluso puede agregar información a los segmentos o responder a las dudas que puedan tener los traductores mediante la función de comentario (comment).

7. Control de calidad

Esta función, como su nombre indica, permite verificar que la terminología o los códigos, por ejemplo, se han utilizado de forma adecuada e, incluso, puede mostrar, si las hay, otras opciones de traducción de determinados segmentos o términos. Esto beneficia tanto a los traductores (cuyas traducciones serán de mejor calidad) como a los gestores (que podrán asegurarse de que los traductores han seguido sus instrucciones y que también podrán corregir cualquier fallo u omisión).

8. Entorno integrado

Con esto, el autor del artículo que estoy comentando se refiere a que todas las tareas pueden realizarse en la misma interfaz de usuario del programa, dado que esta se adapta a cualquier necesidad. De hecho, el usuario puede incluso definir y personalizar sus propias barras de menú, atajos del teclado, esquemas de color, ventanas de herramientas...

Así, algunas de estas funciones son la ya mencionada autobúsqueda (recordemos que basta con pulsar la combinación de teclas Ctrl. + el número del término para incluirlo de forma automática en el segmento) y características propias de cualquier procesador de textos, como autocorrección y autotexto (similares a las de Microsoft Word), y corrección de ortografía de hasta 14 idiomas (si se trabaja con otro idioma, basta con utilizar el corrector de Word de ese idioma que, por supuesto, tiene que estar instalado). Incluso es posible utilizar los atajos comunes de Windows (copiar, cortar, pegar, buscar, reemplazar, seleccionar texto y las muy útiles y necesarias deshacer y rehacer).

 9. Formatos de archivo admitidos

Déjà Vu admite prácticamente todos los formatos de archivos a excepción de algunos como el .pdf (que es cierto que da problemas de compatibilidad a la mayoría de los programas, sean de lo que sean). Recordemos, asimismo, que el programa utiliza una especie de filtro, de forma que, mientras se está traduciendo, solo muestra la parte escrita del texto (o proyecto) origen y, una vez que se ha traducido, exporta el texto meta con el mismo formato del texto (o proyecto) original. También hay que añadir que permite que el intercambio de las bases de datos terminológicas y de las memorias de traducción se haga fácilmente (además de que siempre puede recurrirse al formato .tmx para exportar las memorias de traducción).

10. Administración de las terminologías

Sobre este aspecto no tengo nada más que añadir, dado que ya lo he dicho todo en entradas como esta. Sin embargo, sí debo decir que Déjà Vu puede personalizar los términos almacenados por categorías y atributos e incluso por clientes, algo que es muy útil. Incluso ofrece la posibilidad de incluir relaciones de sinonimia y antonimia entre términos de un mismo idioma.

11. Mantenimiento de las bases de datos

A pesar de que sobre este aspecto tampoco tengo mucho que añadir, solo mencionaré que los glosarios son multilingües y multiámbitos y que, además, el idioma de origen de una base de datos puede convertirse en el idioma meta de otras, lo que resulta de gran utilidad. Asimismo, también pueden importarse y exportarse glosarios y memorias de traducción para intercambiarlos con otros traductores o enviárselos al cliente.

12. Alineación

Déjà Vu también cuenta con una herramienta para realizar alineaciones de segmentos que, a continuación, podrán agregarse a la memoria de traducción (para más información sobre la alineación, ver esta entrada).

13. Lexicón del proyecto

También he comentado esta función en varias ocasiones (por ejemplo, en esta entrada, además de en otras ya citadas) a propósito de que supone una herramienta muy útil para garantizar la coherencia en el uso de la terminología. Déjà Vu es capaz de realizar una extracción terminológica de forma automática, a partir de la que puede crearse un lexicón.

Además de esto, Déjà Vu puede traducir los lexicones de forma automática para así crear bases de datos a partir de proyectos ya existentes. Esto, como es lógico, también afecta a la calidad de la gestión del proyecto de traducción, puesto que el gestor puede distribuir un glosario unificado a todos los miembros de un equipo de traducción y la calidad de la traducción final y el trabajo del traductor serán mucho mejores.

¿Y las desventajas?...

La única desventaja de Déjà Vu parece ser, por lo tanto, que hay que acostumbrarse a todas estas funciones, pero yo no considero esto un obstáculo, dado que, como con cualquier programa que tenga una interfaz mínimamente intuitiva (como es el caso), cualquier usuario puede acostumbrarse rápidamente a su uso. Además, como cualquier programa de cierta calidad, ocupa mucho espacio en el disco duro del ordenador, pero creo que estos son problemas menores y más si tenemos en cuenta todas las ventajas que ofrece.

Podría concluir que este artículo dedicado a las distintas funciones específicas de Déjà Vu me ha sido de gran utilidad para ampliar mis conocimientos sobre dicho programa; de hecho, había funciones que no conocía, pero incluso sobre las que ya conocía he descubierto nuevos aspectos. Por último, también había términos que desconocía (coincidencia exacta, coincidencia exacta garantizada, coincidencia aproximada autorreparada...) y que ahora he incorporado a mi glosario personal, es decir, a mis conocimientos sobre esta asignatura (sobre la que, me estoy dando cuenta, nunca se deja de aprender).

Recomiendo encarecidamente visitar la página web de ATRIL, donde pueden verse vídeos explicativos sobre el uso de Déjà Vu.

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(1) H. Gauna, Daniel: «Nuevas vistas a la traducción con Déjà Vu» en Panace@, vol. 10, n.º 29, junio de 2009, accesible en: http://www.medtrad.org/panacea/IndiceGeneral/n29_tribuna-Gauna.pdf [Consulta: 3/V/2012]

El sistema de traducción automática de Google Translate cumple seis años

El sistema de traducción automática de Google, Google Translate, lleva ya seis años «derribando las barreras del lenguaje»

Dado que no tengo mucho más que añadir sobre este sistema de traducción (de él hablé en esta entrada y, sobre todo, en esta otra entrada), prefiero reflexionar sobre lo que comentan los miembros del equipo de este sistema de traducción automática(1). Ahora mismo, explican, tenemos todo el conocimiento del mundo «en la yema de los dedos»; sin embargo, ¿qué ocurre si ese contenido está en idiomas que no conocemos? No se trata tanto de conseguir una buena traducción como de poder entender el contenido de determinadas páginas webs, por lo que la mejor opción es recurrir a traductores automáticos y, entre estos traductores, hay que reconocer que Google Translate destaca por su calidad (su situación ha cambiado con respecto a hace unos años, cuando gozaba de peor fama).

En el blog de Google se explica que este servicio comenzó en 2001 con solo unos cuantos idiomas; sin embargo, como acabo de decir, sus resultados eran bastante deficientes, por lo que decidieron incluir más idiomas en el servicio y se dedicaron a investigar más a fondo a propósito de la evaluación de las traducciones informáticas (una explicación más completa del desarrollo de Google Translate la tenéis en el ya citado blog).

Hoy en día, gracias al trabajo empleado en este proyecto (y también a la colaboración desinteresada de un gran número de usuarios; para más información, ver la entrada de El crowd-sourcing), los servicios de Google Translate los utilizan tantas personas que, continúan los miembros del equipo, en un día se traduce una cantidad de texto equivalente a lo que contendrían un millón de libros. Además, añaden, lo que todos los traductores humanos profesionales traducen en un año, el sistema de Google Translate lo traduce en un día. Ahí debo decir en nuestra defensa que la calidad de las traducciones automáticas nunca será igual que la de las traducciones realizadas por traductores humanos; sin embargo, hay que admitir que estos datos no son nada alentadores... Es verdad que ellos mismos no censuran en absoluto la tarea del traductor humano:

Of course, for nuanced or mission-critical translations, nothing beats a human translator—and we believe that as machine translation encourages people to speak their own languages more and carry on more global conversations, translation experts will be more crucial than ever.(2)

Está claro que Google Translate no parará hasta acabar definitivamente con las barreras del lenguaje, puesto que incluso ya puede verse este servicio en el portal de vídeos Youtube...

¿Qué ocurrirá de aquí a seis años?... El tiempo lo dirá.

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(1)«Breaking down the language barrier―six years in» en Google. Official Blog, accesible en: http://googleblog.blogspot.com.es/2012/04/breaking-down-language-barriersix-years.html [Consulta: 27/IV/2012]
(2)Vid. nota 1.

Términos claves de Informática Aplicada a la Traducción (I)

Términos generales e introductorios a la asignatura

La importancia de la terminología en los programas de memorias de traducción

En una entrada anterior hablé sobre la extracción de términos mediante el programa de código abierto Lexterm; sin embargo, no incidí demasiado en la importancia de la terminología en los programas de memorias de traducción, puesto que me centré exclusivamente en el proceso de extracción terminológica, que también es de gran importancia para los programas de memorias de traducción. Este es el motivo de la presente entrada.

Como dije en la entrada anterior (Traducir mediante una memoria de traducción: funciones y herramientas básicas), en cualquier proyecto de traducción son necesarios tres componentes: un proyecto, una memoria de traducción y una base de datos terminológica; estos tres elementos, como ya dije, están relacionados. La terminología (que es el tema que nos ocupa ahora) depende de la situación concreta del proyecto de traducción, así como del tipo (es decir, el tema o el ámbito al que pertenece, el cliente que lo ha encargado...).

¿Qué es un término?

A modo de introducción, me gustaría responder a la pregunta que encabeza este apartado: ¿qué es un término? A estas alturas de la carrera y después de dos asignaturas de Terminología, esto ya no nos parece algo nuevo. Sin embargo, creo que conviene recordarlo: un término, tal y como vimos en clase, es una unidad léxica compuesta por una o más palabras que adquiere su significación en función de un ámbito determinado. Es fundamental tener en cuenta el ámbito al que pertenecen dichos términos, pues es ahí donde se especializan y donde adquieren su significado; además, este significado (y, por lo tanto, la traducción) de un término puede variar en función de su contexto de uso, por lo que es necesario que el ámbito al que pertenecen los términos esté perfectamente delimitado.

De hecho, he de decir que los sistemas de memorias de traducción son mucho más productivos cuando se utilizan lenguajes especializados, pues es ahí donde entra en juego la terminología y es ahí donde los resultados del programa de memorias de traducción pueden mejorar.

¿Cuál es la utilidad de la terminología en las memorias de traducción? 

Sin embargo, los sistemas de memorias de traducción no son automáticos (a pesar de que sean capaces de realizar una traducción que podríamos considerar semiautomática), por lo que el usuario es clave para cerciorarse de la calidad de la lista de términos que hayan propuesto estos sistemas (insisto en que de la extracción terminológica ya hablé de forma, creo, exhaustiva). 

Una vez que se haya insertado la lista de términos en el sistema, este puede utilizarla de tres formas: en primer lugar, para que el traductor vaya realizando su propia traducción (una traducción humana/automática, donde el sistema se encarga de comparar la traducción automática de determinados términos con la que contiene en su propia base de datos, descartando aquellas traducciones que no tenga almacenadas); en segundo lugar, para que el traductor automático utilice estos términos para hacer su propia traducción (traducción conocida como semiautomática o como autoensamblaje, en la que el sistema propone la traducción solo de determinados fragmentos, pues traduce lo que tiene almacenado y lo que no traduce lo deja en inglés, y es esto lo que tiene que completar el traductor) y, en tercer lugar, para que el sistema las utilice para proponer candidatos de traducción.

La terminología resulta fundamental para el traductor, puesto que le garantiza una coherencia interna (evitándole así al lector una confusión debida a una incoherencia en la traducción de un determinado término). Además, si el sistema contiene una buena terminología, le avisará al traductor cuando este no traduzca como se ha establecido en dicha base de datos (lo cual redunda en lo primero, es decir, le garantiza una coherencia interna). De hecho, Déjà Vu cuenta con una opción, Check terminology, que comprueba todos los términos de su propia base de datos y marca los segmentos en los que no se ha traducido un término como debería haberse traducido.

¿Bases de datos terminológicas, léxicos, lexicones...?

Ahora bien, los programas de este tipo tienen tres bases de datos distintas: una memoria de traducción, una base de datos de términos y un léxico, que ayudan al traductor a realizar su trabajo. Una base de datos terminológica sería similar a una base de datos, con la diferencia de que los términos que contienen están recopilados por pares (es decir, el original se almacena junto a su traducción) y se incluyen los campos y ámbitos en los que se utilizan(1) (la base de datos terminológica, además, puede ser multilingüe y multiámbito). Es importante que la terminología esté bien gestionada y que las traducciones propuestas, así como los ámbitos a los que pertenece cada término, sean los adecuados.

¿Y qué es, entonces, un léxico? El léxico es un glosario de trabajo para un proyecto determinado que tiene una vida determinada; recalco que es determinado porque se trata de un glosario ad hoc, es decir, para un proyecto de traducción determinado: cuando finalice dicho proyecto, ya no será necesario su correspondiente léxico, por lo que podrá importarse a la base de datos terminológica para, así, completarla. También se les conoce como lexicones, aunque este concepto lo he visto más en el ámbito de la traducción automática...; en todo caso, son sinónimos.

Es importante tener claros estos conceptos, así como la característica fundamental que los diferencia: los léxicos tienen una vida determinada, mientras que las bases de datos terminológicas, no..., pues se están alimentando constantemente (es similar al traductor/intérprete: nunca deja de aprender ni de adquirir nuevos conocimientos).

Captura del programa Déjà Vu en el que se muestra el

momento en el que se añade un par de términos a la base

de datos terminológica.

En esta captura de pantalla de Déjà Vu podemos ver que, además, en las bases de datos terminológicas puede añadirse más información (idiomas y variantes, área a la que pertenece el término e incluso pueden especificarse los clientes; todo esto es de gran utilidad para el traductor). Asimismo, dado que la opción de «autobúsqueda» está activada, el programa muestra, de forma automática, la traducción de determinados términos que tiene almacenados en la base de datos terminológica.

¿Herramientas de gestión terminológica? ¿Memorias de traducción?...

Aunque esto quizá resulte obvio, no es lo mismo una herramienta de gestión terminológica que una memoria de traducción: mientras que la primera, como base de datos terminológica que es, solo contiene una lista de términos, la memoria de traducción tiene almacenados segmentos de textos, esto es, unidades de traducción (de los segmentos también hablé en esta entrada, a propósito de la alineación de textos), también en pares (original y traducción).

¿Cómo es la gestión terminológica en Déjà Vu y en OmegaT?

Tras la teoría viene la práctica y por ello tuvimos que aplicarlo a un ejercicio mediante Déjà Vu, en el que había que preparar un léxico mediante la memoria de traducción. Es en la práctica donde podemos apreciar las diferencias que existen entre los distintos programas de memorias de traducción.

Como ya he dicho, los sistemas de memorias de traducción tienen sus propios gestores de terminología: por ejemplo, tenemos el ya conocido Déjà Vu y el también conocido OmegaT; como es lógico, la interfaz de Déjà Vu hace que la creación de una terminología sea algo más sencillo que en el caso de OmegaT, pero no hay existen tantas diferencias (en definitiva, se trata de las diferencias que existen entre un programa de pago y uno gratuito). Además, Déjà Vu ofrece la posibilidad de especificar el cliente o el ámbito al que pertenece dicha terminología, entre otros aspectos, para así tener la información perfectamente etiquetada, tal y como ocurre con la memoria de traducción (sobre la creación de una memoria de traducción y, en concreto, sobre este aspecto, ya hablé en esta entrada).

Veamos el caso concreto de estos dos programas. Crear un lexicón en Déjà Vu a partir de una memoria de traducción es muy similar a como se hace en Lexterm, por lo que resulta muy sencillo: solo hay que seleccionar las preferencias y aceptar, y ya estará creado el lexicón:

Captura de pantalla de Déjà Vu que muestra la ventana en la que se eligen
las preferencias a la hora de crear un lexicón.

Sin embargo, de la lista que ofrece el programa, el traductor deberá seleccionar aquellas palabras que considere términos (el programa ofrece, además, la posibilidad de ver las palabras en su contexto; esto ayuda al traductor a decidir si son términos o no) y que, como tales, deban incluirse en el lexicón:

Captura de pantalla del programa Déjà Vu. Es ahora cuando el traductor
debe seleccionar solo aquellos términos que vayan a serle útiles en la

traducción y que se incluirán en el lexicón.

Además, una vez que se tenga hecho, Déjà Vu ofrece la posibilidad de exportar el léxico a un formato externo legible (por ejemplo, para que el cliente lo vea y lo apruebe). Y si el traductor, cuando ya ha empezado a traducir, ve necesario incorporar términos nuevos, también puede hacerlo (mediante las herramientas situadas en la parte superior de la interfaz del programa o mediante combinaciones de teclas):

En Déjà Vu, añadir un par de términos a la base de datos 

terminológica o al lexicón es tan fácil como seleccionar el 

término (original y traducción) y pulsar el botón «añadir par

a lexicón» (o «añadir a terminología»). 

Sin embargo, OmegaT es algo diferente, puesto que el glosario es un documento aparte que debe crearse en un editor de textos y guardarse en la carpeta Glossary (OmegaT distribuye cada componente del proyecto en carpetas diferentes). Aun así, a grandes rasgos, la forma de proceder en ambos programas es muy similar (por lo que el dominio de las funciones básicas de todo programa de memorias de traducción permite poder utilizar sin dificultad cualquier programa de este tipo).

Entonces, ¿por qué es importante la terminología?

Ahora bien, ¿por qué es de gran importancia disponer de una buena base de datos terminológica? No es solo para que el traductor pueda traducir de forma correcta y eficaz determinados términos, sino que también es importante porque, dado que el lexicón se construye antes de empezar a traducir, el traductor puede solucionar la traducción de las palabras básicas del texto, es decir, extraer palabras clave, lo que le permite familiarizarse con el ámbito del texto que está traduciendo (muchas veces hay que traducir textos cuya área de especialización no conocemos demasiado), pues con estas palabras clave accede a los núcleos de la información del tema en cuestión.

Además, garantiza la coherencia interna de la traducción, no solo en los casos en los que se trabaje en equipo, sino también cuando el traductor esté trabajando solo. Una vez que esté traduciendo, el programa realizará autobúsquedas (en el caso de Déjà Vu, por ejemplo), es decir, buscará si hay algo aprovechable en dichas bases de datos y avisará al traductor en el caso de que algún término del texto original se encuentre ya almacenado en la base de datos terminológica con su correspondiente traducción, por lo que el traductor solo tendrá que utilizar una combinación de teclas (también en el caso de Déjà Vu, Ctrl más el número del término, que aparece indicado en la ventana de autobúsqueda, como puede verse en la parte inferior derecha de la imagen anterior).

La principal crítica que se hace a las memorias de traducción es que, si no cuentan con una gran cantidad de material almacenado, no sirven... Sin embargo, esto no es así, dado que también son útiles cuando hay que conservar el formato (como en el caso de la traducción de una página web), por ejemplo, y, además, conforme se vaya traduciendo puede ir añadiéndose material, desde memorias de traducción hasta lexicones que, más tarde, se incorporarán a la base de datos terminológica, dando lugar a una memoria de traducción muy bien alimentada y a una traducción de mejor calidad:

Resultado final del ejercicio realizado hoy en clase que

consistía en la traducción del manual de un iPad; en este

caso, por ejemplo, disponer de un buen lexicón o de una

buena base de datos terminológica es fundamental para 

conseguir una mejor traducción en cuanto al tiempo 

empleado en realizarla y en cuanto a su calidad.

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(1) Una definición más completa es la que ofrece SDL/Trados en su página web: http://www.translationzone.com/en/translation-agency-solutions/terminology-management/ [Consulta: 20/IV/2012]

La traducción automática

Creo que ha llegado el momento de hablar un poco sobre la modalidad de traducción que amenaza con quitarnos el trabajo...

A pesar de que no pretendo ser fatalista, sí que es verdad que la traducción automática mejora a pasos agigantados y, por ello, en cierto modo representa una amenaza para los traductores humanos. Sin embargo, todavía no es momento de alarmarse, como he demostrado en algunas entradas y como demostré en dos trabajos que realicé para la asignatura de (precisamente) Traducción Automática el año pasado. 

El traductor automático está muy lejos de sustituir al traductor humano, aunque cada vez lo hace mejor y un buen ejemplo de esto es el traductor de Google que, debido a que ha sabido aprovecharse del creciente fenómeno del crowd-sourcing (o podríamos decir que ha obtenido una gran ventaja gracias a la enorme y desinteresada aportación de muchas personas que se ofrecen para corregir las traducciones automáticas), está alcanzando una calidad sorprendente... Gracias a esto, Google va a volver a consolidarse como gigante, parece ser.

Volviendo al tema que nos ocupa, como ya he dicho, me gustaría hablar brevemente sobre la traducción automática. ¿En qué consiste? ¿Por qué es tan importante? ¿Tiene que ver con los temas de los que he estado hablando desde que empecé a escribir el blog? ¿Debemos sentirnos amenazados por la traducción automática? Me voy a tomar la licencia de utilizar los trabajos que presenté para la asignatura de Traducción Automática (que para eso son míos...); sin embargo, como no están publicados en ningún sitio (es lo que tiene carecer de prestigio en el mundillo), tendréis que fiaros de lo que os cuento.

¿En qué consiste la traducción automática?

La traducción automática se incluye dentro de la disciplina de la Lingüística Computacional que, a su vez, se incluye en el Procesamiento del Lenguaje Natural (que se engloba dentro de la Inteligencia Artificial). El proceso no tiene mayor misterio (¡en teoría!): se le ofrece un texto en una lengua al programa y este lo traduce, siempre que la lengua de origen o de llegada se incluya entre sus «lenguas de trabajo», claro.

Ahora bien, los resultados de este tipo de programas dejan mucho que desear y por ello es bien conocido Google Translate (de él hablé, por ejemplo, a propósito de la posedición en las traducciones automáticas); sin embargo, sus resultados son cada vez mejores...

Sin embargo, también existen programas más específicos de traducción automática; en mi caso, analicé para esos trabajos el programa Systran, que combina dos tipos de traducción automática, la directa (es decir, palabra por palabra; el programa utiliza un conocimiento más de tipo morfológico) y la de transferencia (el programa utiliza un conocimiento lingüístico comparativo entre las dos lenguas, la origen y la meta y, a partir de este, realiza un análisis sintáctico mediante árbol); no utiliza, sin embargo, la de interlingua, en la que lo importante es la idea, el significado (en este tipo de traducción automática, se traduce el texto origen a lo que significa y, a partir de ese significado, genera el texto meta). Como veis, he aprovechado este párrafo para incluir algunos conocimientos básicos sobre la traducción automática...

Captura de pantalla del programa Systran. Extraído de

http://www.translationsoftware4u.com/systran-standard.php

Las conclusiones que saqué de este programa fueron que, en definitiva, las calidades de las traducciones hechas por programas de traducción automática son aceptables, pero... podrían mejorarse muchísimo, no solo desde el punto de vista estilístico (el más complicado de todos para cualquier programa informático), sino también desde los otros puntos de vista (léxico, morfológico, sintáctico...).

A propósito de los resultados de las traducciones automáticas, me gustaría añadir el concepto de tradautomaticidad, que sería, a grandes rasgos, la «aparición en un texto de rasgos lingüísticos que indican al receptor que es una traducción y que no ha sido realizada por un ser humano»(1); ¿cuántas veces hemos dicho que una determinada traducción parece haber sido hecha por el traductor de Google, de lo mala que es? Pues ahí está esa tradautomaticidad...

Para intentar solucionar los problemas de la traducción automática (y, en concreto, para intentar mejorar sus resultados), centré el segundo trabajo de dicha asignatura en el problema de las multipalabras, combinaciones léxicas de una o más palabras que suelen dar bastantes quebraderos de cabeza al traductor automático, puesto que, muchas veces, lo peor que puede hacerse es traducirlas literalmente, es decir, palabra por palabra. Recuerdo que en el trabajo ponía el ejemplo, entre otros, de la traducción al inglés de Pedirle peras al olmo, To get blood out of a stone... Nada que ver, como veréis.

¿Qué debe hacer el programa de traducción automática en estos casos? Pero ¿es acaso consciente de que se tratan de multipalabras? En la mayoría de los casos, no, por lo que las traduce de forma automática y problema solucionado. No quiero entretenerme con los análisis que realicé (ni tampoco os recomiendo que leáis el trabajo, porque, primero, es bastante extenso y, segundo y sobre todo, no está publicado, repito, en ninguna parte), pero sí que es verdad que, al echar la vista atrás, me he sorprendido de todas las propuestas de las que hablé en su momento, incluido un análisis tomando como punto de partida la lengua japonesa y las ambigüedades a las que se enfrenta el traductor automático... (Si, en ocasiones, nosotros mismos no sabemos qué quiere decir el autor del original, ¿cómo va a saberlo el traductor automático?)

¿Por qué es tan importante la traducción automática?

Creo que, después de todo lo que he dicho, poco más se puede añadir... Sí que es verdad que los programas de traducción automática nos ayudan cada vez más en la traducción de textos aunque, como con todo, hay que tener cuidado y no depender totalmente de ellos, y que solo sirvan de ayuda (por cierto, se trata de la misma conclusión a la que llegué a propósito de las memorias de traducción), es decir, que sean una herramienta más para el traductor, para ayudarle a ser más eficaz y a que la calidad de sus traducciones sea mucho mejor. En definitiva, más que la traducción automática, sería mejor utilizar las memorias de traducción, pero no me detendré más en esa parte. 

De todas formas, la traducción automática resulta muy útil a la hora de traducir textos repetitivos o sencillos, es decir, más objetivos, como podrían ser los textos especializados (y nada de usarla, por supuesto, para la traducción literaria...). También sirve como una primera aproximación a un texto, conozcamos o no la lengua de origen (y si no la conocemos, resulta muy útil).

Y... ¿esto tiene que ver con las entradas anteriores?

Creo que, a estas alturas (del blog y de la entrada, me refiero), no hay mucho más que añadir... Y la pregunta se responde por sí sola: sí, todo esto tiene que ver con la informática aplicada a la traducción, dado que, a la larga, todas estas utilidades, programas, herramientas, aplicaciones, consejos, comentarios, reflexiones... sirven para que nuestro trabajo mejore y para que sea más rápido... y para poder sobrevivir en el actual mercado laboral, claro, en el que te exigen saber de casi todo (por no decir de todo).

¿Debemos sentirnos amenazados por la traducción automática?

Tampoco me queda mucho que comentar con respecto a esto: no, todavía no supone una amenaza, aunque habrá que volver a hacerse esta pregunta dentro de unos diez años (o menos, dado el ritmo al que va todo). No es una amenaza, sino que es una ayuda, no es un enemigo, sino que, como ya dije en su momento a propósito de las memorias de traducción, puede convertirse en un compañero de viaje.

Para terminar, y a modo de conclusión, os dejo una cita de Cristóbal Cáceres Rodríguez que, a mi parecer, resume bastante bien el estado de la cuestión de la traducción automática:

Los traductores automáticos, en suma, se encuentran aún muy lejos de sustituir al traductor humano. Quizás se deberían llamar más que traductores, con propiedad, gestores de léxico o algo por el estilo, porque el producto final que nos ofrecen está muy lejos de lo que se entiende, en su teoría, por una traducción. Sin duda, son un buen auxiliar que resuelve situaciones de escasa importancia o agilizan el trabajo de comprensión ante un texto de otra lengua. Sin embargo, a las limitaciones inherentes a todo diccionario, que son su punto de partida, hay que añadir las de poseer una mayor o menor capacidad de almacenaje y  gestión de la información y la de tenerse que mover siempre en los límites de lo inventariable y computable; son, en suma, incapaces de interpretar, de comprender y esto es particularmente perceptible en aquellos usos del lenguaje en los que predominan valores de individualización; el lenguaje poético, en el que predomina la función estética, puede ser un buen ejemplo [...]; el uso consciente de valores connotativos hace prácticamente imposible la traducción automática de un poema.(2)

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(1)Moré López, Joaquim, Climent Roca, Salvador: «La tradautomaticidad, un concepto aplicado a la evaluación de sistemas de traducción automática» en Procesamiento del lenguaje natural, n.º 37, 2006, p. 234.
(2)Cáceres Rodríguez, Cristóbal : «Connotaciones y traducción automática» en Cien años de investigación semántica, de Michel Breal a la actualidad: actas del congreso Internacional de Semántica, vol. 2, 2000, p. 1275.

Pasos previos a la creación de una memoria de traducción (I)

La importancia de un buen corpus  

La mejor memoria de traducción, en formato .tmx; el mejor corpus, Internet  

Como ya hablé en esta entrada sobre las memorias de traducción, solo me gustaría centrarme en dos aspectos, la alineación y la importancia de los corpus o colección de textos, que sirven como textos paralelos para alimentar la memoria de traducción.

Traducciones de Hamlet: ejemplos en TMX. Aquí 

puede verse cómo los segmentos están divididos

por unidades de traducción (TU), división en la que, 

dada su subjetividad, los teóricos de la traducción 

no se han puesto de acuerdo. Extraído de Abaitua, 

Joseba: op. cit.

¿Por qué he decidido hablar de estos dos aspectos? En  cuanto a los corpus (a la alineación le dedico otra entrada), estuve leyendo una serie de artículos y uno me llamó especialmente la atención, puesto que hablaba de qué ocurriría si pudiéramos utilizar internet como una colección de textos, como un corpus inmenso (o incluso infinito) o, en palabras de Joseba Abaitua, autor de dicho artículo, si convirtiéramos internet en una inmensa memoria de traducción(1).

Abaitua realiza un análisis bastante completo de la teoría de la traducción (de hecho, habla de conceptos recurrentes en la asignatura de Traductología como la equivalencia o la unidad de traducción) aplicándola a la traducción automática y asistida, de forma que, partiendo del concepto de que todas las lenguas del mundo comparten una misma subestructura lógica, si pudiéramos descubrir y formalizar dicha subestructura, el problema de la traducción estaría resuelto.

Sin embargo, como suele ocurrir, la teoría dista mucho de la práctica y, por ello, los resultados de los sistemas que se basaban en esta teoría no han sido muy buenos(2). Abaitua cita a Melby, que duda de la existencia de unidades conceptuales universales (los universales es otro concepto habitual en Traductología) e incluso llega a decir que esta teoría (y también puede deducirse que la de la subestructura) es utópica de cara a la traducción automática. Además, el problema de los giros idiomáticos (fórmulas, frases hechas...) tampoco parece haberse solucionado (puesto que son expresiones más bien dinámicas que, por lo tanto, no pueden estar recogidas por completo en diccionarios, que son más bien estáticos y las recogen de forma homogénea y sistemática).

Después de este análisis tan exhaustivo, Abaitua pasa a hablar del TMX (acrónimo del inglés Translation Memory eXchange), formato habitual de las memorias de traducción que facilita el intercambio de estas entre distintos programas de traducción asistida y que, por lo tanto, es el más recomendado para guardar una memoria de traducción.

Las memorias de traducción recogen un corpus que contiene una serie de textos paralelos; es importante disponer de buenos textos paralelos puesto que, en ese caso, será «posible obtener porcentajes cercanos al 100% para la alineación tanto de palabras como de oraciones. [...] [De hecho,] un corpus alineado y anotado constituye una memoria de traducción [...] (MMT), una tecnología alternativa a la traducción de base semántica [es decir, la tradicional que se ha hecho siempre] y tiene su origen en una propuesta de Nagao (1984) llamada traducción "por ejemplos"»(3). No continuaré profundizando en el concepto de memoria de traducción, pues ya le dediqué una entrada, pero quería reflejar las palabras de esta autor, puesto que la resume de forma clara y sencilla. Estas memorias de traducción, por lo tanto, traducen por analogías y, aunque hay que tener cuidado con ellas, pueden llegar a ser muy útiles para el traductor.

El problema de las memorias de traducción, sin embargo, es que primero hay que alimentarlas de textos, proceso largo y laborioso, además de que hay que alinear cada segmento de cada texto, como explicaré en la siguiente entrada que sirve de complemento a esta.

A lo que quería llegar con esto es a lo mismo a lo que llega Abaitua: tras hablar del copyleft (es decir, que garantiza la distribución mediante términos legales, sin que nadie pueda alterar dicha condición de libre distribución) y del software libre (más adelante, mencionaré un blog bastante útil que recoge muchos programas de traducción de este tipo), menciona la existencia de recopilaciones de obras literarias y de traducciones, como el proyecto Gutenberg o la Biblioteca Virtual Cervantes (como curiosidad, existe un proyecto similar de obras en lengua japonesa llamado 青空文庫, aozora bunko, 'Colección del cielo azul'), que recogen textos cuyos derechos de autor ya han caducado y que podrían utilizarse como  buenos corpus. Si a esto le añadimos que podrían existir motores de búsqueda similares a Google, pero especializados en la búsqueda de corpus multilingües, las memorias de traducción se verían alimentadas a  una gran velocidad y, lo que es mejor, de forma muy eficaz. Sin embargo, para que esto sea posible, autores, traductores y editores deberían permitir la libre circulación de sus trabajos, que deberían estar disponibles en internet; para que llegue este momento, me temo que todavía queda mucho y más dado el actual debate que hay sobre la propiedad intelectual...

En conclusión, creo que, por ahora, cada traductor tendrá que alimentar su propia memoria de traducción, lo que será más costoso en términos de tiempo y esfuerzo, y, además, esta memoria de traducción no será lo completa que sería si contara con textos de todo el mundo, hechos por todo tipo de personas... Como en muchos otros ámbitos, estamos muy lejos de alcanzar esta «riqueza» y, por ahora (aunque sí es verdad que hemos avanzado mucho), cada uno tendrá que apañárselas como pueda.

___________________

(1) Abaitua, Joseba: «Memorias de traducción en TMX compartidas por Internet». Accesible en: http://webs2002.uab.es/tradumatica/revista/num0/articles/jabaitua/central.htm [Consulta: 22/III/2012]
(2) Abaitua, Joseba: op. cit.
(3) Abaitua, Joseba: op. cit. 

La preedición y la posedición en las traducciones automáticas

Cómo el traductor puede intentar anticiparse a los errores del traductor automático

Las tareas de preedición y posedición se realizan para mejorar, por una parte, la calidad de la traducción realizada de forma automática y, por otra, la productividad del propio traductor. Esto pudimos ponerlo en práctica el otro día en un ejercicio de clase.

¿En qué consisten? Por una parte, con la preedición, el traductor analiza el texto original y señala aquellas palabras, construcciones... que puedan generar problemas al traducirlo de forma automática para, después, modificarlas y hacerlas más fáciles para el programa. Esto se hace para que al traductor automático le cueste menos detectar determinadas estructuras y para que las traduzca de forma correcta, es decir, sin cometer errores de traducción. Esto supone, como ya he dicho, una mejora de la productividad del traductor, puesto que al predecir los errores que puede cometer el traductor automático, consigue ahorrarse la corrección posterior que tendría que realizar (puesto que los textos traducidos de forma automática suelen tener errores de traducción, como ya pudimos ver en esta entrada). El traductor se anticipa a las dificultades con las que se va a encontrar la herramienta de traducción automática y esto repercute en la calidad de la traducción y en el tiempo que se ahorrará corrigiendo dicha traducción. Por otra parte, la posedición (o postedición) consistiría en corregir los errores del texto meta (de la traducción que ha realizado el traductor automático).

También puedo ofreceros la definición de la preedición y de la posedición que figura en una entrada que se le dedica en la página web del Servicio de Traducción Universitario:

La preedición y posedición de textos son actividades asociadas a la traducción automática. La necesidad de acceder a la información, como consecuencia directa de la globalización, ha forzado al mundo de la traducción a recurrir a la traducción automática. Esto, ha originado la necesidad de preeditar los textos que se van a traducir para luego poseditarlos tras la generación automática de la traducción.

La preedición consiste en modificar el texto origen hasta que el texto meta tenga sentido.

La posedición consiste en modificar el producto de la traducción automática para obtener un texto aceptable de acuerdo con los diferentes usos de la misma. (1)

A propósito de estas tareas de preedición y posedición he estado leyendo algunos artículos. Así, por ejemplo, me gustaría comentar unos relacionados con el lenguaje controlado, muy relacionado con lo que nos ocupa y que podríamos definir de la siguiente forma:

Controlled Natural Languages are subsets of natural languages whose grammars and dictionaries have been restricted in order to reduce or eliminate both ambiguity and complexity. Traditionally, controlled natural languages fall into two major categories: those that improve the readability for human readers, in particularly for non-native speakers, and those that improve the computational processing of a text. (2)

Es decir, sirven para hacer que el texto que va a traducir el traductor automático sea más sencillo y para que   así la herramienta de traducción automática no se encuentre con ningún tipo de ambigüedad ni de dificultad y que no cometa por ello ningún error de traducción. El lenguaje controlado pertenecería, por lo tanto, a la tarea de preedición (también habla de otro tipo de lenguaje controlado, el destinado a hablantes no nativos, pero ese no nos interesa en este caso).

Volviendo a los artículos, podría destacar dos. El primero, «Controlling Controlled English», engloba las distintas reglas que utilizan varias organizaciones o empresas que utilizan el «inglés controlado». Así, llegan a ciertas reglas comunes, como hacer que las instrucciones sean lo más específicas posibles, no escribir sintagmas de más de tres sustantivos (si este tipo de estructuras dan problemas en muchas ocasiones al traductor humano, no hablemos de lo difícil que sería para un traductor automático...), utilizar un artículo determinado o indeterminado, o un demostrativo antes de un sustantivo, evitar el gerundio (pues al traductor automático le cuesta más localizar el sujeto de este gerundio, pues no se expresa y habría que recurrir al contexto), utilizar la voz pasiva (también es más sencilla para el traductor automático) y utilizar los pronombres relativos (también para que sea más claro para el traductor automático). (3) Sin embargo, por encima de todo, las oraciones deben ser lo más cortas posible. Todo esto repercutirá en que la traducción automática que se realice tenga una mejor calidad.

También a propósito de la extensión de los segmentos que se van a traducir de forma automática se encuentra el segundo artículo, «Correlation between Automatic Evaluation Metric Scores, Post-Editing Speed, and Some Other Factors», en el que se realiza un análisis muy interesante entre la traducción automática de determinados segmentos del inglés al japonés (quise haber realizado un análisis similar el año pasado, en Traducción Automática, basándome en la traducción del japonés al español de cuentos infantiles realizada por el programa de traducción automática Systran, pero me quedé con las ganas debido a que dicho programa solo traducía al japonés desde el inglés y viceversa, además de que la traducción que realizó dejaba mucho que desear).

En este artículo se habla de la extensión y de la estructura del texto origen. Así, por una parte, en cuanto a la extensión del texto origen, afirman que las oraciones demasiado largas son difíciles para los traductores (humanos y automáticos) debido a su complejidad gramática y semántica, pero que las oraciones demasiado cortas tienen la desventaja de que carecen de contexto, lo que también da problemas de comprensión a los traductores (también humanos y automáticos). Por otra parte, en cuanto a la estructura, el autor habla de tres tipos de estructuras, oración simple (simple sentence), oración compuesta (compound sentence), que contiene varias oraciones (o proposiciones) coordinadas, y oración compleja (complex sentence), que contiene varias oraciones (o proposiciones) subordinadas. Sin embargo, añade otro tipo de oración, que es muy frecuente en documentos de tipo técnico, la oración incompleta (incomplete sentence), que no pertenece a ninguno de los tipos anteriores (un ejemplo sería File size o If there is no more than one page of search results). (4)

De esto se podría concluir que siempre va a haber dificultades para el traductor automático, por lo que hay que preparar el texto origen lo mejor posible, teniendo en cuenta las clasificaciones anteriores. Por otra parte, aunque me parece útil (y nueva) la comparación entre el inglés y el japonés, este estudio debería centrarse más en la parte sintáctica que en la léxica, puesto que muchas veces (aunque no siempre) lo que hace el traductor automático es japonizar las palabras inglesas (es decir, adaptarlas a la lengua japonesa), que es precisamente lo que hace la lengua japonesa con las palabras extranjeras. Por ejemplo, en el artículo podemos ver el siguiente ejemplo:

EN: Downloading items to your vault cache

JA-MT: ボルトキャッシュへのダウンロードのアイテム
[Items for downloading to your vault cache; literalmente, 'artículos de descarga para la vault cache']

JA-PE: ボールトキャッシュへのアイテムのダウンロード
[Downloading items to your vault cache; literalmente, 'descarga de los artículos para la vaul cache'] (5)

El único ejercicio que debe realizar aquí el traductor automático es de tipo sintáctico, puesto que el de tipo léxico solo consiste a transliterar al japonés todas las palabras inglesas (downloading, items, vault cache). De todas formas, creo que la única forma de solucionar los errores de léxico es aumentar la memoria de traducción, como pude comprobar con el ejercicio de preedición y posedición de un manual de automóviles que tuvimos que realizar en clase.

La conclusión de esta entrada es que, por mucho que el traductor se anticipe a los errores, la herramienta de traducción automática siempre nos sorprenderá de alguna forma y siempre cometerá errores de algún tipo, aunque tenemos que pensar que, al igual que los traductores automáticos no son perfectos, nosotros tampoco lo somos...

Resultado final de la preedición y de la posedición: por mucho que procuremos
anticiparnos a los errores de traducción, nunca podrán evitarse todos.

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(1) «Preedición y postedición» en Servicio de Traducción Universitario, accesible en: http://www.stu-traductores.es/index.php/es/tarifas/revision-de-textos/preedicion-y-postedicion [Consulta: 11/III/2012] Para más información, vid. «Printable version of FEMTI», accesible en: http://www.issco.unige.ch:8080/cocoon/femti/printable.html [Consulta: 11/III/2012], donde se habla, a partir del apartado 2.4.1.2. Pre-processing time, de los procesos de preedición y posedición.
(2) «Controlled natural languages», accesible en  https://sites.google.com/site/controllednaturallanguage/. [Consulta: 11/III/2012]
(3) O'Brien, Sharon: «Controlling Controlled English. An Analysis of Several Controlled Language Rule Sets», accesible en: http://www.mt-archive.info/CLT-2003-Obrien.pdf [Consulta: 11/III/2012], pp. 6 y 7.
(4) Tatsumi, Midori: «Correlation between Automatic Evaluation Metric Scores, Post-Editing Speed, and Some Other Factors», accesible en: http://www.mt-archive.info/MTS-2009-Tatsumi.pdf [Consulta: 11/III/2012]

Memorias de traducción: ¿amigo o enemigo?

Las memorias de traducción se han convertido en una herramienta fundamental para el traductor