Nuestra solución innovadora, la Traducción Sensible al Contexto, considera el contexto de un proyecto de traducción. Va más allá de la automatización típica al utilizar IA para tomar decisiones basadas en el contenido de traducción pasado. Es diferente de todas las tecnologías de traducción disponibles porque no solo examina la estructura de las oraciones (sintáctica) sino que también comprende su significado (semántico). El artículo proporciona ejemplos que ilustran el impacto de este enfoque en la traducción.
La traducción sensible al contexto como BWX utiliza tecnología avanzada, como los modelos de lenguaje grande, para manejar datos y ofrecer resultados más precisos. Con esta tecnología, cuando un traductor está trabajando, verifica si ya hay una oración similar en la memoria de traducción. También sugiere cosas basadas en el glosario que el traductor ha creado. Esto ayuda a que las traducciones sean mejores y más consistentes.
¿Sabes la diferencia entre semántica y sintaxis?
Un idioma puede organizarse de varias maneras para analizar sus elementos. Entre estas formas se encuentran la sintaxis y la semántica.
La sintaxis se ocupa de cómo funcionan los elementos en una oración y de cómo se relacionan entre sí. Estudia cómo el sujeto organiza la información en una oración para comunicarse en un idioma específico.
Las reglas de sintaxis dependen del idioma en el que estés hablando o escribiendo. Puede ser más restrictivo, o bastante flexible. El orden de las palabras en inglés sigue la secuencia sujeto-verbo-objeto. Por lo general, es lo mismo para el portugués, francés, español y algunos otros.
Una de las reglas principales de la Sintaxis en el Idioma Inglés es que una oración completa requiere un sujeto y un verbo para expresar un pensamiento completo. Como vemos en el ejemplo a continuación:
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Por otro lado, la semántica se refiere al significado de palabras, textos y frases. Los profesionales del lenguaje utilizan el conocimiento sobre la sintaxis para comunicarse con propósito.
Ser un maestro en semántica requiere un repertorio de variaciones en el significado de una palabra en diferentes contextos y la capacidad de persuadir y crear efectos estéticos, como en poesía. En la traducción, es fundamental producir la mejor coincidencia de significado. Y esta búsqueda es quizás la parte más divertida de la traducción.
Por ejemplo, en portugués hay una palabra "saudade" para expresar cuando extrañas algo. No hay tal palabra en inglés. Pero el mejor sustituto en la vida diaria es el verbo "extrañar". "Extrañar algo o a alguien..." También puedes usar "homesickness" para referirte a cuando extrañas tu hogar. En literatura, también se ubica el término "long for", como se indica a continuación:
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Nuestro BWX realiza un análisis semántico precisamente porque evalúa el significado de las palabras dentro de un contexto, permitiendo al traductor elegir la mejor coincidencia, considerando el estilo del traductor, las referencias temáticas y el género textual.
Los 3 pilares de la IA integrada para la traducción
Una herramienta CAT, o software de traducción asistida por computadora, ayuda a los traductores al proporcionar recomendaciones de tres fuentes tradicionales: Memoria de traducción, Glosario y Traducción automática.
Cada fuente se puede ver como un buen amigo que aporta un valioso contexto sobre las traducciones anteriores. Es como revisar tu texto en tres colecciones, resultando en la mejor combinación.
Para la traducción contextual, cada fuente es un pilar importante de la traducción. Entendamos a cada uno de ellos.
- Traducción automática
Este proceso de pretraducción implica traducciones automáticas de plataformas como Google, DeepL, Microsoft y fuentes similares. ¡Veamos cómo nuestra plataforma, también una herramienta CAT, maneja la traducción automática?
Como se muestra a continuación, nuestra plataforma muestra la pretraducción en una vista previa a lo largo de la pantalla, dividiendo el texto en oraciones. Esta configuración permite al traductor centrarse en los detalles, mejorando la eficiencia para los procesos posteriores. Echa un vistazo al ejemplo a continuación, que presenta un artículo de nuestro blog traducido del inglés al español.
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La traducción automática es valiosa porque acelera significativamente el trabajo de traducción. Sin embargo, es un proceso estandarizado. ¿Cuál es el problema con usar MT solo? Traduce la misma oración de la misma manera cada vez, y no puedes optimizar ni personalizar la salida.
Ahí es donde entra en juego nuestra solución Context-Sensitive. Es precioso porque se tiene en cuenta cada traducción previa. Esto significa que una vez que se identifica un error o una preferencia de traducción, las sugerencias se retroalimentan como una pretraducción.
- Glosario
Cada glosario es una colección de términos. En este contexto, representa el vocabulario de un traductor. Con el glosario, al cambiar una palabra en el texto, todas las palabras siguientes con el mismo significado también cambiarán. Esto no sería posible solo con MT.
La ventaja? El traductor ya no tiene que arreglar repetidamente el término y gana tiempo de productividad.
En el panel lateral de nuestra herramienta CAT, los términos del glosario se resaltan en amarillo. Vea cómo funciona el glosario como un diccionario en el ejemplo:
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- Traducción de Memoria
La memoria de traducción considera frases completas del texto. No es tan rígido como el glosario. Aprende y mejora a medida que se realizan traducciones. Por lo tanto, informa al traductor sobre la proximidad de las oraciones traducidas en comparación con lo que se ha hecho antes.
Translation memory funciona en una escala de proximidad del 50% al 100%. En la herramienta BWX de Bureau Works, puedes elegir tu umbral mínimo de proximidad para la traducción. Por ejemplo, al elegir que cuando la proximidad sea igual o mayor al 80%, ¡se informará al traductor que se ha encontrado una coincidencia!
Con nuestra solución Context-Sensitive, el traductor gana en estilo, sintiendo que han puesto su toque en la traducción. Y sabes lo valioso que es la autoría para los traductores.
Probando con un documento para traducir del inglés americano al español mexicano, la herramienta CAT indicó una coincidencia de más del 100%. Revisa la prueba a continuación:
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¿Por qué es la IA una herramienta para la toma de decisiones?
Todavía existen prejuicios en torno a la edición post-AI. Las principales críticas giran en torno a que es una forma de ahorrar trabajo de traducción, dejando todo en manos de la responsabilidad de la IA.
Pero la verdad es que estas herramientas son aliadas. Ellos organizan el trabajo de traducción. Simplemente dicho, la IA consulta fuentes de información (traducción automática, glosario y traducción de memoria) y entrega una traducción basada en estos contextos.
El escenario ideal es utilizar la IA para tomar una decisión, no para traducir. ¿Qué significa esto? Esto significa que la palabra final sobre todas las sugerencias dadas por las herramientas siempre pertenecerá al traductor. Si el último refinamiento es humano, el contenido entregado también lo será.