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Estudio comparativo de traductores automáticos en línea: Systran, reverso y google
Abstract
Como consecuencia de la globalización existe una necesidad cada vez mayor de acceder a más información. La traducción automática puede satisfacer las necesidades de un gran número de usuarios potenciales a través de numerosos programas disponibles en Internet. Teniendo en cuenta el creciente desarrollo de estos programas de traducción automática disponibles en línea, es fundamental conocer cómo funcionan y evaluar sus resultados con el fin de sacarles el mejor provecho posible y conocer sus limitaciones y su potencial. En este estudio se hace una evaluación de tres programas de traducción automática disponibles en Internet: Systran, Reverso y Google. Se presentan las principales dificultades con las que se enfrenta cada uno de estos sistemas de traducción automática a través de un análisis de traducciones de oraciones y frases breves del inglés al español; se analizan los problemas y se determina cuál de los tres traductores automáticos usados obtiene mejores resultados.
... En estos métodos, primero se analiza la estructura semántica de la oración, luego se construye un árbol gráfico de conceptos, a partir del cual se extraen los conceptos que permiten resumir el texto [7], [9]. ...
... En esta etapa se separan los conectores con el fin de extraer únicamente las palabras que sean relevantes para entender el tema principal. La fase de abstracción emplea estadísticas y bases de datos entrenadas para identificar el tema principal y construir el resumen [9], [10]. Entre mejor esté entrenado el modelo o alimentada la base de datos se podrá tener una mejor interpretación del texto [5]. ...
El lenguaje se ve afectado, no solo por las reglas gramaticales, sino también por el contexto y las diversidades socioculturales, por lo cual, el resumen automático de textos (un área de interés en el procesamiento de lenguaje natural - PLN), enfrenta desafíos como la identificación de fragmentos importantes según el contexto y el tipo de texto analizado. Trabajos anteriores describen diferentes métodos de resúmenes automáticos, sin embargo, no existen estudios sobre su efectividad en contextos específicos y tampoco en textos en español. En este artículo se presenta la comparación de tres algoritmos de resumen automático usando noticias y editoriales en español. Los tres algoritmos son métodos extractivos que buscan estimar la importancia de una frase o palabra a partir de métricas de similitud o frecuencia de palabras. Para esto se construyó una base de datos de documentos donde se incluyeron 33 editoriales y 27 noticias, obteniéndose un resumen manual para cada texto. La comparación de los algoritmos se realizó cuantitativamente, empleando la métrica Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation. Asimismo, se analizó el potencial de los algoritmos seleccionados para identificar los componentes principales del texto. En el caso de las editoriales, el resumen automático debía incluir un problema y la opinión del autor, mientras que, en las noticias, el resumen debía describir las características temporales y espaciales de un suceso. En términos de porcentaje de reducción de palabras y precisión, el método que permite obtener los mejores resultados, tanto para noticias como para editoriales, es el basado en la matriz de similitud. Este método permite reducir en un 70 % los textos, tanto editoriales como noticiosos. No obstante, es necesario incluir la semántica y el contexto en los algoritmos para mejorar su desempeño en cuanto a precisión y sensibilidad.
... A huge demand, price competition and need for speed has led translators to a progressive incorporation of computer-assisted tools. Information and Communication Technologies play an essential role in the translator's work in terms of quality and productivity (González Boluda, 2010). Hutchins (1995) defines Machine Translation as computerized systems responsible for the production of translations with or without human assistance. ...
... Given the increasing presence of machine translation systems, different works have evaluated the performance of several freely available on-line machine translation systems into Spanish (Aiken, Vanjani, & Wong, 2009) (González Boluda, 2010), (Arenas, 2010), (Domínguez, Laurenti, & Céliz, 2013). Acceptability judgments by native speakers are generally accepted as the main type of evidence in linguistic theory. ...
Los traductores automáticos pueden ser un recurso de fácil acceso en la actualidad debido a la inmediatez con la que ofrece una traducción. Sin embargo, por la complejidad que conlleva la equivalencia de significados entre dos lenguas, esta herramienta tecnológica puede producir errores gramaticales, léxicos o socioculturales porque se requiere de la comprensión y la creatividad humana para trasladar conceptos desde una lengua a otra. Respecto a la traducción especializada, específicamente la traducción técnica, es normal que sucedan más dificultades al realizar traducciones de forma automática, pues se necesita el dominio de terminología muy concreta. Por ello, en este artículo se presentan los resultados de una investigación realizada con los alumnos de la carrera Licenciado en Idiomas de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco que estudian el campo de Traducción e Interpretación, así como profesores de la carrera. Para esto, se elaboró un cuestionario cualitativo y una entrevista con el fin de encontrar información desde dos perspectivas distintas acerca de la implementación de los traductores automáticos durante el ejercicio de traducción técnica italiano-español. Los resultados indicaron que tanto estudiantes como docentes hacen un uso adecuado de la traducción automática y no la consideran como una solución fácil para resolver la labor traductora.
Desde sus inicios, y a pesar de los obstáculos encontrados, la traducción automática (TA) representa un avance en nuestra sociedad. Hoy día, diversos sistemas de TA se utilizan en ámbitos privados y públicos para satisfacer la alta demanda de traducción. El presente trabajo ofrece los resultados cuantitativos y cualitativos de la evaluación de dos sistemas de TA, uno basado en reglas y otro en redes neuronales, aplicados a la traducción jurídico-administrativa (francés-español) en el ámbito de la traducción e interpretación en los servicios públicos (TISP). Para ello, se analiza el resultado con el programa COSTA MT Evaluation Tool.
Traditionally, texts provided by machine translation have been evaluated with a binary criterion: right or wrong. However, in certain cases it is difficult to provide a clear-cut division between fully acceptable and fully unacceptable texts. In this paper we have selected group of different bilingual, human-translated English-to-Spanish pairs of sentences from parallel corpora (Linguee) and a group of machine translated texts with problematic linguistic phenomena in English-to-Spanish translation: polysemy, semantic equivalents, passive, anaphora, etc. We presented the translations to a group of native speakers that evaluated them in different levels of acceptability. Results show the degree of applicability of this approach.
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