El traductor mundial

La hora es el momento para que todos los buenos hombres vengan al subsidio de su país.



Apenas un grito entusiasta. A pesar de cientos de millones de dólares y décadas de investigación, este galimatías tipifica los resultados del software de traducción de idiomas. Como resultado, el negocio de la traducción no ha llegado muy lejos de sus días como una industria artesanal, un proceso costoso y lento que depende de traductores humanos altamente especializados.

Las empresas de globalización esperan romper esta barrera con software que emplea memoria de traducción, una forma de utilizar traducciones pasadas para acelerar las nuevas. Pero construir una base de datos útil de traducciones es una tarea lenta y costosa, y las empresas guardan celosamente sus traducciones.





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Peor aún, los fabricantes de software de globalización han sido más lentos que otras industrias de alta tecnología para desarrollar estándares de interoperabilidad. Si, por ejemplo, General Motors decide cambiar el software de traducción, no puede llevarse consigo su memoria de traducción, una pérdida potencial de millones de dólares en propiedad intelectual.

Es posible que tenga una gran memoria de traducción, pero si su cliente requiere que use otra herramienta, no puede usarla, dice Kara Warburton, experta en terminología de IBM. Warburton pertenece a dos grupos de la industria que trabajan para encontrar una solución: un comité técnico de la Organización Internacional de Estándares y la Organización de Estándares de la Industria de la Localización, un grupo comercial.

Su objetivo final: cuando alguien, en cualquier lugar, corrija la oración anterior, se traducirá para siempre: Ahora es el momento de que todos los hombres buenos acudan en ayuda de su país.



Extremadamente complejo

Toda esta área del lenguaje es extremadamente compleja, dice el analista de IDC Steve McClure. Probablemente sea el problema más complicado de la informática que yo conozca.

La traducción asistida por computadora generalmente consta de dos pasos. Primero, un motor de reglas analiza la oración original, intentando identificar las relaciones entre las palabras. Luego, el motor traduce cada palabra dentro del contexto que cree que es correcto, a menudo con resultados mixtos.

Así es como funciona la mayoría de la traducción automática, incluida la de Altavista Babelfish Sitio web (fuente del ejemplo anterior, traducido del inglés al italiano y viceversa) y freetranslation.com .



Desafortunadamente, dice Mark Lancaster, director ejecutivo de SDL International, una empresa de globalización con sede en Londres, la forma en que hablamos es muy ambigua. Por eso, es muy difícil interpretar la entrada aleatoria, que es esencialmente la forma en que hablamos. Como resultado, no importa qué tan bueno sea un motor de reglas, un traductor humano aún debe corregir sus errores (la hora es el momento).

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Este segundo paso sigue siendo el aspecto de la traducción más costoso y que requiere más tiempo y, a menudo, requiere experiencia en un campo técnico específico, así como en los idiomas de origen y destino. Además, dos expertos humanos pueden traducir el mismo pasaje de manera diferente en textos donde se desea coherencia.

Para corregir este problema, la memoria de traducción almacena la traducción corregida por humanos junto con el texto original no traducido. Para cada documento, el software compara cada oración del original con su creciente memoria de traducción.

Cuando encuentra una oración que ha visto antes, usa la traducción recordada en lugar del conocimiento del motor de reglas, en lugar de adivinar. A continuación, marca las nuevas secciones, lo que reduce el tiempo que dedican los revisores humanos. Y a medida que agrega cada documento sucesivo a su memoria de traducción, sabe más y adivina menos.

Para oraciones estrechamente relacionadas, la coincidencia aproximada permite que el software produzca una traducción parcial mientras marca las diferencias para un revisor humano.

Si bien no todas las traducciones asistidas por computadora incorporan memoria de traducción, muchos proveedores de software de globalización, incluidos Trados, Mendez, Star AG, Atril, SDL y Alchemy Software ofrecen productos que sí lo hacen.

¿Quien quiere jugar?

Lancaster está entusiasmado con el potencial de compartir memorias de traducción. Hemos estado creando memorias de traducción durante diez años, por lo que tenemos repositorios de bases de datos bastante grandes, dice.

Por ahora, dice Lancaster, SDL usa esas bases de datos solo para su propio trabajo de traducción, pero planea desarrollar una que se pueda compartir: los clientes que utilicen el software de traducción de SDL, SDLX, obtendrán acceso a una enorme base de datos de traducciones pasadas. ¿El precio de la entrada? Los clientes tendrán que compartir sus resultados con quién o pagar una prima para mantenerlos privados.

Pero la idea sigue siendo controvertida. ¿Una empresa compartiría voluntariamente su propiedad intelectual, potencialmente con competidores? Podrían hacerlo a cambio de un descuento, afirma Lancaster.

Tal compensación puede resultar atractiva para las pequeñas o medianas empresas, dice McClure, pero las grandes empresas consideran que sus memorias de traducción son una propiedad intelectual valiosa y es poco probable que las compartan.

Si Cisco tiene que tomarse la molestia de traducir las instrucciones del enrutador gigabit al chino mandarín, no será fácil, concuerda el analista Eric Schmitt de Forrester Research. Va a ser caro. Cisco no quiere tomarse la molestia y luego que Alcatel y Juniper vengan y obtengan el mismo beneficio.

Aún así, aunque estos desafíos siguen siendo grandes, es posible que no sean el mayor obstáculo de la traducción por computadora, dice David Parmenter de Basis Technology en Cambridge, MA, una firma que ayuda a las empresas a mover sus negocios en todo el mundo.

La mayor parte del negocio de la traducción se basa en traductores extranjeros que hacen el trabajo poco a poco, dice Parmenter. Es difícil superar la economía de eso.

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