Traducción automática neuronal
La traducción automática neuronal (NMT), al igual que la traducción automática estadística, se basa en el análisis de corpus de texto bilingües. Para este propósito, utiliza una red neuronal artificial que registra la abundante información ligada a los términos individuales, tales como el contexto en el que se sitúan dentro de una frase, entre otras características. Este proceso funciona a través de la prueba y error para que así pueda desarrollar algo similar a la flexibilidad humana. Los expertos dicen que cuanto más ágil y adaptable sea este cerebro virtual, mejores serán las traducciones.
La traducción neuronal se realiza en un proceso de dos etapas llamado “codificar y decodificar”. En la primera etapa el motor de la NMT se encarga de codificar la oración para construir una representación numérica interna. Durante la etapa de decodificación las palabras son generadas en una secuencia basada en la representación interna de ellas.
La NMT es costosa a nivel del procesamiento y también flaquea cuando se encuentra con palabras poco usuales. Es célebre por traducir contenido solo algunas veces, lo que produce traducciones raras, incompletas y con idiomas mezclados.
Características:
- Más flexible que la traducción automática basada en estadísticas, debido a esto provee resultados mejores en la traducción de frases largas.
- El sistema neuronal permite la traducción de frases completas en lugar de traducir palabra por palabra.
- Las palabras se presentan en un orden más natural.
- Se han apreciado mejoras particulares en pares de idiomas muy distantes, como japonés-inglés o chino-inglés.
- Requieren sólo una fracción de la memoria que necesitan los modelos tradicionales de traducción automática estadística.
- Los modelos de NMT utilizan el aprendizaje profundo y aprendizaje de representación.
Servicios de traducción que actualmente utilizan este sistema:
- DeepL:
- DeepL es una compañía basada en el aprendizaje profundo que desarrolla inteligencia artificial para los idiomas. La compañía fue fundada en 2009 como Linguee y lanzó el primer buscador de traducciones en línea. En agosto de 2017, el equipo de DeepL lanza al público el Traductor de DeepL con la capacidad para procesar 1 000 000 de palabras en menos de un segundo.
Las redes neuronales de DeepL aprenden a partir de los miles de millones de frases traducidas y de alta calidad del buscador Linguee. Esto brinda a DeepL una ventaja insuperable.
- Google:
- A partir de septiembre del 2016 Google ha integrado su enfoque de NMT en su producto de Google Translate en un total de ocho idiomas: español, francés, alemán, portugués, chino, japonés, coreano, turco. Los idiomas que incluye son los principales de Europa, América Latina y Asia ya que representan los idiomas nativos de casi un tercio de la población mundial, dice Google.
En comparación con el desempeño de Google Translate sus avances resultaron en mejoras de entre un 60 % y un 87 % en la calidad de la traducción. El enfoque de NMT de Google parece funcionar bien entre los diversos idiomas, lo cual significa que puede traducir contenido de un idioma a otro con pocas complicaciones o ajustes.
- Microsoft:
- En noviembre del 2016 Microsoft comenzó a utilizar una tecnología similar para sus traductores de voz (incluido Microsoft Translator live y Skype Translator), los cuales se incluyeron a los nueve idiomas (árabe, chino mandarín, inglés, francés, alemán, italiano, portugués de Brasil, ruso, español, japones y coreano) ya utilizados por este tipo de traducción. Sin embargo el uso de esta tecnología en Microsoft Translator todavía sigue en sus primeras etapas tanto para la traducción de texto como para la de voz.
- OpenNMT:
- Fue lanzada por el grupo Harvard NLP. Es una fuente abierta que se basa en sistemas de traducción neuronal a través de herramientas matemáticas.
Fuentes bibliográficas:
http://www.interlingua.at/es/interesante/traduccion-automatica/
http://www.systran.es/the-making-of-neural-translation/
https://www.deepl.com/press.html
