Explorando la Traducción Automática Directa e Indirecta
Introducción
En el capítulo l estudiamos que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un area de la inteligencia artificial (AI), que:
Se enfoca en permitir que las computadoras comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano.
NLP implica el desarrollo de algoritmos y modelos que pueden procesar y analizar datos de lenguaje natural, como texto escrito, voz e incluso gestos.
NLP implica una amplia variedad de aplicaciones, que incluyen:
Traducción automática.
Análisis de sentimientos.
Chatbots y asistentes virtuales.
Resumen de texto y modelado de lenguaje.
En este capítulo nos enfocaremos en la traducción automática.
Traducción automática.
La traducción automática en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el proceso de traducir automáticamente texto o voz de un idioma a otro utilizando algoritmos informáticos:
Es un subcampo de la lingüística computacional y la inteligencia artificial que tiene como objetivo permitir la comunicación entre personas que hablan diferentes idiomas.
Implica desarrollar algoritmos y modelos que puedan analizar y comprender el texto de entrada en un idioma y luego generar el texto de salida en otro idioma.
Implica no solo el análisis y la comprensión lingüísticos, sino también la capacidad de capturar con precisión los matices y las complejidades del lenguaje humano.
La traducción automática (TA) se puede clasificar en función de varios factores, como:
TA por tipo de entrada (texto o voz).
TA por la dirección de la traducción (por ejemplo, de inglés a francés o de francés a inglés).
TA por la granularidad (palabra, frase u oración).
En el capítulo III estudiamos la TA por tipo de entrada texto o voz. Aquí seguiremos con las otras dos clasificaciones.
Por la dirección de la traducción.
Se refiere a la dirección en la que un sistema de traducción automática traduce el texto de un idioma a otro. Generalmente hay dos direcciones de traducción:
Traducción directa: se refiere a la traducción de un idioma de origen (p. ej., inglés) a un idioma de destino (p. ej., francés). En otras palabras, el sistema de traducción automática toma el texto en el idioma de origen como entrada y produce el texto correspondiente en el idioma de destino como salida.
Traducción hacia atrás: Esto se refiere a la traducción de un idioma de destino a un idioma de origen. En otras palabras, el sistema de traducción automática toma texto en el idioma de destino como entrada y produce el texto correspondiente en el idioma de origen como salida.
Algoritmos de dirección de traducción:
Enfoque basado en reglas:
Este enfoque se basa en la idea de que el lenguaje humano sigue ciertas reglas y patrones, y que estas reglas pueden ser codificadas para producir una traducción.
Se utilizan reglas gramaticales y lingüísticas para analizar el texto de origen y generar una representación estructurada del mismo.
Esto puede mejorar la calidad de la traducción en comparación con otros enfoques, ya que el conocimiento lingüístico se incorpora directamente en el sistema.
Existen algunas no siempre pueden capturar el significado completo y la ambigüedad del lenguaje humano, lo que puede limitar la precisión y la calidad de la traducción.
El sitio web mochooss.wordpress.comnos ilustra los pasos del algoritmo:
Paso 1.-
Paso2.-
Paso3.-
Paso4.-
Enfoque estadístico:
Utiliza modelos estadísticos para aprender a traducir el texto de un idioma a otro.
El modelo aprende a partir de un corpus de entrenamiento que contiene oraciones alineadas en ambos idiomas.
Utiliza técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones y relaciones entre las palabras en ambos idiomas.
Puede manejar la complejidad y la ambigüedad del lenguaje humano de una manera más efectiva que el enfoque basado en reglas.
Además, a medida que el modelo aprende de más datos, su calidad de traducción puede mejorar con el tiempo.
El sitio web localizationlab.com nos ilustra un diagrama:
Enfoque de red neuronal:
Existen dos tipos principales de enfoques de redes neuronales para la traducción automática:
·Los modelos basados en frases utilizan una red neuronal para aprender una representación vectorial de una oración completa en un idioma y, a continuación, utilizan esta representación para generar una oración en el otro idioma.
Los modelos basados en secuencias, por otro lado, utilizan una red neuronal para predecir la siguiente palabra en la oración de destino dada la oración de origen y las palabras anteriores.
En el modelo de atención se basa en la idea de que no todas las palabras de una oración tienen la misma importancia en la traducción. En lugar de tratar todas las palabras por igual, el modelo de atención se centra en las palabras clave relevantes para la traducción y les da más peso en el proceso de traducción.
Francisco Casacuberta Nolla, Álvaro Peris Abril autores del articulo Traducción automática neuronal publicado en la “Revista Tradumatica” nos ilustra un diagrama de la funcionalidad de este modelo:
Francisco Casacuberta Nolla, Álvaro Peris Abril (Revista Tradumatica)
Modelo transforme:
Es un modelo de aprendizaje profundo utilizado en la traducción automática de NLP. Fue desarrollado por Google en 2017 y se ha convertido en uno de los modelos más populares y efectivos para la traducción automática.
Se basa en una arquitectura de red neuronal que utiliza una técnica llamada atención múltiple para traducir oraciones de un idioma a otro.
Utiliza varias capas de redes neuronales interconectadas, cada una de las cuales se enfoca en diferentes aspectos de la traducción, como la estructura sintáctica y semántica de las oraciones.
La atención múltiple es una técnica que permite al modelo centrarse en diferentes partes de la oración durante el proceso de traducción, lo que mejora la precisión y la coherencia de la traducción.
Jaime Sendra Berenguer en el artículo TRANSFORMER para la Traducción de Texto, publicado en médium.com nos ilustra un diagrama del modelo:
Chat GPT y la traducción automática directa e indirecta
Como modelo de idioma, Chat GPT puede ayudar con la traducción automática tanto para la traducción directa como para la indirecta. Para la traducción directa, puede proporcionarme una oración o texto en un idioma y yo puedo proporcionar una traducción en otro idioma. Por ejemplo, si me das una oración en español, puedo traducirla al inglés para ti.
Para la traducción indirecta, también puedo ayudar con tareas como resúmenes, paráfrasis y simplificación de texto en un idioma determinado. Esto puede ser útil para situaciones en las que necesita comunicarse con alguien que habla un idioma diferente o para comprender un documento escrito en un idioma que no domina.
Aplicaciones en Big Data:
Procesamiento de datos multilingües: la traducción automática puede ayudar a procesar grandes volúmenes de datos multilingües en tiempo real, lo que facilita la extracción de información y el valor de los datos.
Atención al cliente multilingüe: con la traducción automática, las empresas pueden brindar atención al cliente en varios idiomas sin necesidad de contratar un gran equipo de agentes de soporte multilingüe.
Localización de contenido: la traducción automática puede ayudar a localizar contenido como sitios web, materiales de marketing y descripciones de productos en varios idiomas, lo que facilita llegar a audiencias globales.
Búsqueda en varios idiomas: la traducción automática se puede utilizar para traducir consultas de un idioma a otro, lo que permite la búsqueda en varios idiomas y facilita la búsqueda de información relevante a través de las barreras del idioma.
Aprendizaje de idiomas: la traducción automática se puede utilizar para proporcionar a los estudiantes de idiomas traducciones de textos y conversaciones en tiempo real, lo que facilita el aprendizaje de un nuevo idioma.
Aplicaciones en la industria financiera:
Comercio e inversiones internacionales: la traducción automática puede ayudar a las instituciones financieras y las empresas a comunicarse y negociar con socios internacionales en sus idiomas nativos, lo que facilita el comercio y las inversiones globales.
Informes financieros: con la traducción automática, los informes financieros se pueden traducir a varios idiomas, lo que facilita la comunicación de información financiera a través de las fronteras.
Cumplimiento: las instituciones financieras pueden utilizar la traducción automática para garantizar el cumplimiento de las normas y políticas en diferentes regiones y países, incluso si están escritas en diferentes idiomas.
Atención al cliente: la traducción automática puede ayudar a las instituciones financieras a brindar atención al cliente en varios idiomas, lo que mejora la satisfacción y la retención del cliente.
Detección de fraude: la traducción automática se puede utilizar para identificar actividades fraudulentas en varios idiomas y regiones, lo que ayuda a las instituciones financieras a prevenir y detectar delitos financieros.
Aplicaciones en la industria de bienes raíces:
Marketing multilingüe: la traducción automática puede ayudar a las empresas inmobiliarias a llegar a audiencias globales mediante la traducción de materiales de marketing, como descripciones de propiedades y folletos, a varios idiomas.
Atención al cliente multilingüe: con la traducción automática, las empresas inmobiliarias pueden brindar atención al cliente en varios idiomas, mejorando la satisfacción del cliente y facilitando la comunicación con clientes que hablan diferentes idiomas.
Transacciones inmobiliarias internacionales: la traducción automática puede ayudar a las empresas inmobiliarias y a los compradores/vendedores a comunicarse y negociar a través de las barreras del idioma en transacciones inmobiliarias internacionales, lo que facilita la realización de negocios y el cierre de acuerdos.
Administración de propiedades: la traducción automática se puede utilizar para traducir contratos de arrendamiento, informes de mantenimiento y otros documentos relacionados con la administración de propiedades a varios idiomas, lo que facilita la comunicación con inquilinos y propietarios que hablan diferentes idiomas.
Análisis de mercado: la traducción automática puede ayudar a las empresas inmobiliarias a analizar los mercados inmobiliarios en diferentes países mediante la traducción de artículos de noticias, informes de mercado y otras fuentes de información a su idioma nativo, lo que permite una mejor toma de decisiones y oportunidades de inversión.
Observación final:
En general, la traducción automática puede ayudar a los diferentes sectores industriales a expandir su alcance y operar de manera más eficiente en un mercado global, al romper las barreras del idioma y permitir la comunicación y el intercambio de información entre diferentes regiones y culturas.