¡Ya es oficial! El motor de traducción automática en SDL Trados es neuronal.
Aunque se venía hablando desde junio, no se ha comunicado oficialmente la implantación de este motor neuronal hasta hace unos días. Además, los usuarios de SDL Trados Studio recibieron un correo electrónico informándoles de que el servicio de traducción automática llamado Language Cloud dejará de estar disponible a partir del 28 de febrero de 2020.
Pero ¿qué es Language Cloud?
Language Cloud es un motor de traducción automática (a partir de ahora, TA) que, según las necesidades del traductor, ofrece los siguientes motores:
- motores básicos de TA, que sirven para traducir contenido general;
- motores especializados, es decir, específicos del sector que se han entrenado con contenido específico para un dominio en particular (por ejemplo, automoción, viajes, electrónica, etc.); y
- motores AdaptativeMT: motores que el usuario puede crear desde Trados Studio. Se adaptan a la terminología y al estilo del traductor en tiempo real, en función de cada segmento poseditado, que se vuelve a enviar al motor.
El motor de TA empleado hasta ahora era uno basado en estadísticas con un algoritmo propio que hacía posible la TA adaptativa. Se conocía como XMT.
En su función básica (y gratuita) ofrecía 200 000 caracteres mensuales, un motor adaptativo, cinco bases de datos terminológicas y una clave API.
¿Qué sucede ahora? ¿Con el cambio, ganamos o perdemos?
Definitivamente, ganamos. Aunque ya no dispongamos de un motor adaptativo, la eficiencia de la traducción automática neuronal en SDL Trados es mucho mayor. No solo eso; dispondremos de 500 000 caracteres al mes (300 000 más que antes) y el mismo número de bases de datos terminológicas y claves de API.
Además, las traducciones serán más fluidas y sensibles al contexto. Tendrán una buena estructura sintáctica, incluso para oraciones más largas y complicadas. Se hará un uso correcto de la gramática y el texto producido será lógico y coherente.
Es más, y dado lo anterior, la calidad de las traducciones será mayor, aumentará la productividad y, en consecuencia, las posediciones serán menos. También hay que mencionar que los pares de textos (original y traducido por el nuevo motor) no se almacenarán en los servidores de SDL para análisis y enriquecimiento del sistema (como, por ejemplo, ocurre con Google). Esto hace que haya una seguridad añadida a la hora de utilizar este motor.
¿Realmente se nota la diferencia?
Pues sí, incluso con unas líneas de texto sencillo, se puede apreciar. Veamos unas capturas propias de un texto extraído del blog de SDL:
A simple vista, puede apreciarse que la traducción de la figura 3 es mucho más fluida y consistente que la de la figura 2 y, tendría, por lo tanto y en caso de ser necesaria, una menor posedición.
Análisis
No obstante, vamos a analizar las traducciones en profundidad. Si nos fijamos, el antiguo motor XMT traduce previewed por «previsualizada» que, dado el contexto, no sería la elección adecuada. En este caso, la palabra se refiere a algo de lo que se hace una presentación preliminar, un avance o anticipo. Algo que el motor NMT capta y traduce de manera más adecuada.
Asimismo, el motor XMT traduce la palabra languages directamente por «lenguajes». Aunque no sea incorrecto, la elección de traducción del motor NMT por «idiomas» es más natural.
Por otra parte, vemos que el motor XMT es inconsistente con el nombre de SDL Language Cloud porque una vez traduce cloud por «nube» y, otra vez, lo deja como está. Sin embargo, el motor NMT reconoce que es un nombre y no lo traduce en ningún caso.
Con respecto a la frase SDL Language Cloud is an end-to-end intelligent translation solution powered by […], vemos que el motor XMT hace una traducción más literal y, por lo tanto, menos natural: «SDL Language Cloud es una de extremo a extremo solución de traducción inteligente alimentado por […]». En cambio, la traducción del motor NMT es mucho mejor: «SDL Language Cloud es una solución de traducción inteligente de extremo a extremo con tecnología […]».
Por último, y aunque no suponga un problema en absoluto, en la traducción de «Hai, SDL Linguistic AI™ technology», ni el motor XMT ni el NMT entienden el superíndice ™ y no traducen adecuadamente el nombre de esa tecnología. La posedición debería ajustarlo a: «la tecnología de IA lingüística de SDL™, Hai».
Conclusiones
En definitiva, si con el paquete básico se consiguen traducciones tan buenas, en el empresarial y personalizado, las mejoras serán todavía más notables.
Tal y como dijeron en el webinario de presentación de la TA neuronal en SDL Trados Studio: «La traducción automática neuronal es una revolución, no una evolución».
¿Se acerca la era de Skynet?
¡Hasta la próxima entrada!
Fuentes:
ftp://downloadcenter.sdl.com/public-sector-forum-2018/02-The-impact-of-NMT-on-translation-teams.pdf