La semántica es un importante campo de estudio en la industria de la traducción. En términos simples, explica cómo se organizan las palabras y oraciones para transmitir los significados que pretendes.
Dado que la TA es cada vez más una parte de la traducción sensible al contexto, la semántica también tiene un papel en esta integración tecnológica. ¿Cómo así? La semántica en la traducción automática es la base para entrenar el aprendizaje automático y obtener mejores resultados en los proyectos de traducción.
Empecemos por resumir qué es la semántica y cómo puede ser procesada por la inteligencia artificial.
Resumen semántico
La semántica es una rama de la lingüística que se ocupa del significado a través del uso correcto de combinaciones de palabras y oraciones.
Hay muchas maneras de organizar este rompecabezas de elementos textuales, y la semántica nos da algunos conceptos con los que trabajar, como:
- Denotación
Se refiere al significado literal, objetivamente. En la traducción, centrarse en la denotación a veces puede llevar a traducciones demasiado literales, pero puede ser útil si se trata de contenido más tradicional, como la ciencia.
Ej.:
"El océano se está calentando más rápido debido al cambio climático". Sure, I can help with that. Please provide the text in English that you would like to be translated into Spanish.
"Los océanos se están calentando rápidamente debido al cambio climático". (Español)
No hay doble sentido, ¿verdad? Está bastante claro lo que las oraciones afirman a cualquier idioma.
- Connotación
La connotación implica asociaciones emocionales o culturales que una palabra lleva más allá de su significado literal.
Estos matices pueden variar mucho de un idioma a otro y requieren un manejo cuidadoso en la traducción, especialmente si estás traduciendo literatura, e-learning, poesía, etc. Muchas industrias cometen errores en este asunto.
Ej.: la palabra "zorro"
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En inglés, la palabra "zorro" denota literalmente un animal salvaje conocido por su naturaleza astuta. Sin embargo, también tiene connotaciones cuando se usa metafóricamente. Llamar a alguien "zorro" puede tener diferentes connotaciones, dependiendo del contexto:
- Connotación positiva: implica inteligencia o astucia, como alguien estratégico o ingenioso.
- Connotación negativa: puede tener una connotación ligeramente negativa de ser astuto, engañoso o poco confiable.
- Hiponimia e hipernimia
La hiponimia se refiere a términos más específicos bajo una categoría más amplia (hiperónimo). Las hipernimias son como un gran paraguas y las hiponimias son ejemplos específicos debajo de él.
Comprender estas relaciones ayuda a elegir la palabra correcta en la traducción.
- Ejemplo de hiponimia: "Rosa", "tulipán" y "margarita" son hipónimos del hiperónimo "flor". En traducción, elegir entre un hipónimo y un hiperónimo depende del contexto.
Por ejemplo, traducir "flower" al francés como "fleur" es sencillo. Pero traducir "rosa" requiere el término más específico "rosa", porque el idioma también tiene palabras específicas para cada uno. - Ejemplo de hipernimia: Si el texto en inglés dice 'flower" pero el texto fuente menciona tipos específicos como rosas o lirios, el uso del término genérico 'fleur" en francés podría perder cierta especificidad.
- Polisemia
La polisemia se refiere a una palabra que tiene múltiples significados relacionados. En la traducción, es esencial identificar el significado correcto en función del contexto.
P. ej.:
La palabra inglesa "bank" puede significar una institución financiera o la orilla de un río. Si se traduce al francés, la institución financiera es "banque", mientras que la orilla del río es "rive". El traductor debe elegir el término correcto en función del contexto.
- Ambigüedad
La ambigüedad ocurre cuando una palabra, frase u oración puede interpretarse de más de una manera. Manejar la ambigüedad en la traducción requiere una consideración cuidadosa del significado que se pretende.
P. ej.:
"El gerente vio al empleado con las gafas" es una frase ambigua. ¿El gerente tiene gafas o el empleado? En la traducción, esta ambigüedad podría necesitar ser resuelta en función del contexto.
Por ejemplo, al traducir al español literalmente, la ambigüedad sigue presente: "El gerente vio al empleado con los anteojos". ¿Cuál está usando las gafas?
¿Por qué importa la semántica en la traducción automática?
La semántica está presente en la forma en que las máquinas entienden y procesan el lenguaje humano. Es el punto clave del entrenamiento de la IA para que sea capaz de obtener el significado correcto de cualquier contenido.
Si utilizas una herramienta CAT con malos procesos de aprendizaje automático, pueden estar presentes problemas semánticos de todo tipo que mencionamos antes (como problemas que tendrás que resolver): ambigüedad, polisemia, uso confuso de la connotación/denotación, etc.
Obtener el resultado correcto dependerá de la capacidad de la máquina para reconocer el contexto.
Las expresiones idiomáticas son aún más sensibles, en la mayoría de los casos, necesitará una afinación de traductores humanos, que entiendan los matices culturales de ambos idiomas.
Por ejemplo, traducir la frase "romperse una pierna" literalmente a otro idioma podría resultar en un mensaje confuso. En inglés, es una forma de desearle buena suerte a alguien. Pero si lo traducimos al portugués brasileño, se podría usar "muita merda!", que significa literalmente "mucha mierda", pero con la connotación adecuada, también es una expresión muy popular en el mundo del teatro brasileño para desear buena suerte.
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Comprender el significado semántico permite a los sistemas de traducción automática producir una traducción más precisa y significativa.
Sus algoritmos utilizan técnicas de análisis semántico para extraer el significado del texto, lo que incluye el procesamiento del análisis de sentimientos, la traducción de idiomas y las respuestas a preguntas.
Desafíos en semántica para MT
Puedes imaginar que introducir la semántica en los sistemas de TA es un desafío. Cada idioma tiene cientos de contextos culturales, modismos y jerga, lo que hace comprensible por qué las máquinas tienen dificultades a veces.
Intenta traducir a otro idioma en Deep L o Google Translator la expresión “¡Deja salir al gato de la bolsa!” (significado “revelar un secreto, a menudo sin querer”). ¡Los resultados probablemente serán divertidos por ser tan literales!
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Si bien los sistemas de TA han mejorado con la IA y el aprendizaje profundo, el perfeccionamiento de la semántica sigue siendo un trabajo en progreso.
En tecnología y traducción automática, dominar la semántica es clave para producir traducciones precisas y sensibles al contexto. Si bien las herramientas de traducción automática han recorrido un largo camino, refinar la forma en que las máquinas entienden y aplican la semántica es crucial para el futuro de la tecnología lingüística.
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