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Nuria Bel
Las nuevas tecnologías en la traducción |
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1. Introducción
Quizá no todos ustedes sepan que René Descartes ideó
en 1629 la primera máquina de traducir. Su sistema consistía
en asignar el mismo número a las palabras o expresiones en
diferentes lenguas que correspondían a un mismo sentido. Lo
interesante de esta anécdota histórica es comprobar
que ya en el siglo XVII se debía de considerar
que la traducción consumía muchos recursos. Hoy en día
la traducción tiene un importante impacto económico.
Aunque cuantificar exactamente cuántas páginas se traducen
en el mundo es difícil, en los últimos años se
han publicado diferentes cifras que pueden ilustrarnos, no sólo
sobre el volumen del mercado de la traducción, sino también
sobre el aumento de la demanda. En 1986, se estimó que solamente
en Europa se traducían alrededor de 100 millones de páginas.
La Comisión Europea calculó haber traducido en 1987
unas 770 000 páginas y 967 000 en 1990. En 1995, con la incorporación
de Suecia y Finlandia a la Unión, se tuvo que traducir las
regulaciones europeas a las dos nuevas lenguas: unas 60 000 páginas
más.
Además, hemos de tener en cuenta que la traducción y
adaptación de material escrito no únicamente se refiere
a documentos o informes; los electrodomésticos, los programas
de ordenador, todo contiene hoy en día instrucciones, manuales
y textos de ayuda. Por ejemplo, un sistema operativo de ordenador
de última generación puede contener, contando ayudas,
menús y explicaciones, unos 4 millones de palabras en la versión
castellana. Unas 14 000 páginas.
Uno de los factores de la globalización es la comercialización
de productos en mercados lo suficientemente amplios como para que
los beneficios lleguen a compensar las inversiones realizadas en su
desarrollo. El mercado global se sigue rigiendo por las leyes del
marketing más tradicional: hay que acercarse al cliente, y
un factor decisivo es dirigirse a él en su propia lengua. En
la campaña de lanzamiento de cualquier producto, los costes
de traducción de manuales y documentación son uno de
los apartados más importantes. Pero, más allá
del coste económico que supone la traducción de este
tipo de materiales, se ha de tener en cuenta otro factor decisivo:
el tiempo necesario para realizar la traducción. Si consideramos
que un profesional puede llegar a traducir unas 20 páginas
al día, necesitaríamos 700 traductores/día para
llevar a cabo el proyecto de traducir el sistema operativo antes mencionado.
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El factor tiempo es aún más importante en el ámbito
de Internet. Los contenidos caducan y se renuevan con frecuencia.
Mantener un sitio web actualizado y en diferentes lenguas
se ha convertido, también, en un problema.
Pero, ¿se puede traducir todo lo que hay en Internet? El
buscador Google presume de buscar en 1 387 529 000 páginas
web, y las páginas en inglés que devuelve como
resultado de una búsqueda pueden traducirse casi instantáneamente
al español, o del español al inglés mediante
un sistema de traducción automática (BETA) recientemente
incorporado. La calidad de la traducción puede defraudar
en más ocasiones de las previstas, sobre todo si alguien
esperaba una traducción lista para ser publicada. Sin embargo,
podría resultar útil para más de uno obtener
una traducción, aun de baja calidad, de cualquiera de las
18 335 739 páginas que se calcula que están escritas
en japonés, o de los 18 millones de páginas que hay
en alemán, por ejemplo. Juzguemos desde este punto de vista
la calidad de la siguiente página de bienvenida traducida
por el sistema de traducción automática de Google:
«Welcome to Instituto Cervantes of Chicago. Located in
the heart of the Magnificent Mile, we have been serving the Chicagoland
area with Spanish classes and Cultural Activities for five years.
We invite you to come inside and learn more!»
Recepción a Instituto Cervantes de Chicago. Localizado
en el corazón de la milla magnífica, hemos estado
sirviendo el área de Chicagoland con las clases españolas
y las actividades culturales por cinco años. Le invitamos
a que venga adentro y aprenda más!
En cualquier caso, hoy en día ya es una realidad que las
214 250 996 páginas que hay en inglés pueden ser traducidas
a algo comprensible para quien conoce el español1
y de forma totalmente automática.
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2. Herramientas de ayuda a la traducción. Breve tipología
y descripción
Los sistemas llamados de traducción automática
son los que pueden traducir textos por la aplicación dinámica
de programas que procesan información, en muchos casos lingüística.
Empezaremos por describir brevemente la tecnología, y de paso
la historia, que hay detrás de estas máquinas.
Sistemas de traducción directa o «palabra por palabra»
Son descendientes directos de los primeros intentos realizados en
los años 50. Hay que tener en cuenta que la idea de utilizar
ordenadores para traducir fue uno de los primeros retos de los investigadores
en cibernética, pero que la base teórica de la cual
se partía estaba directamente basada en las experiencias de
codificación y decodificación de mensajes en clave durante
la segunda guerra mundial. Weaver sugirió la posibilidad de
que, igual que un criptógrafo, los ordenadores tenían
que poder traducir textos matemáticamente, sin necesidad de
ser programados para comprender el significado de las palabras.
Había que descubrir o crear un código fuente que fuera
común para todos los lenguajes humanos, de forma que un texto
podría traducirse a tal código y de éste ser
codificado de nuevo de acuerdo a las reglas sintácticas de
otra lengua. Consciente, no obstante, de la complejidad de traducir
lenguaje natural por los evidentes problemas de ambigüedad, diferencias
sintácticas, etc., creyó que los textos científicos,
con términos bien definidos y con equivalencias unívocas,
podían ser el campo de aplicación ideal para la traducción
automática.
Las ideas que Weaver difundió por primera vez en 1949 crearon
gran expectación, posiblemente por la coyuntura política
mundial de la época: durante aquellos años de guerra
fría se invertían muchos recursos en la traducción
de textos científicos rusos al inglés. Se crearon diferentes
grupos de investigación en Estados Unidos que recibieron generosas
subvenciones para empezar a trabajar y a principios de 1954 se llevó
a cabo en la Universidad de Georgetown la primera demostración
pública de un sistema de traducción automática
creado para IBM. El IBM 701 traducía 49 frases seleccionadas
con un diccionario de 250 palabras y 6 reglas que re-ordenaban las
palabras traducidas una a una de acuerdo con la sintaxis inglesa.
Diez años más tarde el entusiasmo de las primeras demostraciones
se había desvanecido y la creación del Automatic
Language Processing Advisory Committee (Alpac) de la National
Academy of Sciencies daba a entender que las dudas sobre la viabilidad
de los sistemas de traducción automática cundían.
En 1966, Alpac publicaba su informe concluyendo que los 20 millones
de dólares que el gobierno americano había venido invirtiendo
en 10 años de investigación en traducción automática
no habían dado resultados satisfactorios. |
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La financiación pública cesó, pero en 1968 Peter
Toma, que había trabajado como lingüista en la Universidad
de Georgetown, creó una empresa, LATSEC, para desarrollar sistemas
de traducción automática. En 1970 sale al mercado la
primera versión de Systran para traducir del ruso al inglés.
En 1976 los servicios de traducción de la Comunidad Económica
Europea compraban una licencia para sus servicios de traducción.
El sistema Systran2 ha ido
evolucionando pero, básicamente, mantiene en su estructura
los rasgos fundamentales de una traducción palabra por palabra,
aunque se produzca un análisis parcial de aquellas expresiones
lingüísticas que presentan problemas para la traducción.
La traducción se produce en un único paso que reordena
y reconstruye una expresión lingüística en la lengua
destino. Con la misma base tecnológica de primera generación,
el sistema SPANAM se empieza a utilizar en la Organización
Panamericana de la Salud para traducir del español al inglés
en 1980. Y sigue en funcionamiento.
Con una base tecnológica también similar, Globalink
desarrolló el sistema Power Translator que tuvo una
facturación de 20 millones de dólares en 1994, quizá
el sistema de traducción automática más vendido
a pesar de los pobres resultados que ofrecía.
Hoy en día Systran cuenta con 28 pares de lenguas y es uno
de los sistemas más vendidos y más utilizados, siendo,
además, el primero en ser accesible gratuitamente en Internet:
en 1994 CompuServe lo incorpora para la traducción de foros,
y en 1997 Babel Fish, de Altavista, ofrece gracias a este sistema
las primeras traducciones en línea.
Basados en el análisis y la generación lingüística
El proceso de traducción en este tipo de sistemas se basa en
información lingüística. Esta información
permite establecer las condiciones, en forma de reglas, que deciden
la traducción dependiendo del contexto. Este tipo de sistemas
requieren del desarrollo de diccionarios y gramáticas computacionales
de cada una de las lenguas, y de componentes específicos para
la traducción entre cada par de lenguas o entre cada lengua
y una representación semántica común a la que
se da el nombre de interlingua. La confección de las
gramáticas y diccionarios computacionales representa una fuerte
inversión para un sistema que pretenda dar resultados de cierta
calidad. A diferencia de los sistemas de primera generación,
sin embargo, los componentes de análisis y generación
para una determinada lengua pueden ser utilizados para desarrollar
un nuevo par de lenguas. |
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TAUM, desarrollado inicialmente en la Universidad de Montreal entre
1968 y 1980 y METAL, desarrollado en la Universidad de Texas, Austin,
a partir de 1961, fueron los primeros ejemplos de traducción
automática con análisis propiamente lingüístico.
El sistema METAL es la base del actual sistema COMPRENDIUM de SAIL-LABS,
un producto comercial también accesible en Internet. IBM dio
a conocer también en este medio su último sistema, Alphaworks,
y la empresa Softissimo ha suministrado a no pocos portales (Lycos,
Voilà, Aport, e InfinIT, entre otros) el sistema de traducción
REVERSO, basado en el sistema PROMT desarrollado en Rusia, que permite
un desarrollo rápido de nuevos pares de lenguas.
Japón ha sido también un gran inversor en traducción
automática, y sistemas como Translingo de Fujitsu, o LogoVista
y Tsunami MT, están siendo utilizados por empresas japonesas
para traducir al inglés, de la misma manera que los sistemas
americanos y europeos mencionados antes han sido incorporados a la
metodología de los departamentos de documentación de
importantes empresas (SAP, Xerox son un par de ejemplos) o de administraciones
como la Comisión Europea.
Pero es importante tener en cuenta que, hoy en día, los sistemas
de traducción automática en entornos profesionales se
consideran una herramienta para aumentar la productividad del traductor
que debe entregar textos publicables, esto es, traducciones de calidad,
y en ningún caso para sustituirle. Un traductor automático
ofrece al traductor una primera versión del texto que este
último ha de revisar y pulir. Es lo que se conoce como la post-edición,
en la que el humano supervisa el trabajo realizado por la máquina
con el consiguiente aumento de productividad. Desde este punto de
vista podemos pasar revista a otras herramientas, cada vez más
utilizadas en entornos profesionales, que contribuyen a aumentar la
productividad del traductor profesional. Son las estaciones de trabajo
para traductores. |
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Estaciones de trabajo para traductores
Las estaciones de trabajo, o entornos de traducción, son un
conjunto integrado de programas informáticos especialmente
diseñados para facilitar y aumentar la productividad de traductores
profesionales. Los sistemas comercializados incluyen las siguientes
herramientas:
Diccionarios bilingües o multilingües: Son herramientas
que agilizan la búsqueda de palabras en diccionarios electrónicos.
Algunos incorporan utilidades que facilitan la expresión de
criterios de búsqueda complejos.
Bases de datos terminológicas: Desarrolladas en un
principio para ayudar a los terminólogos, pronto se descubrió
que los traductores necesitaban tener acceso a la correcta traducción
de términos para traducir textos técnicos. Las primeras
aplicaciones, que funcionaron como un híbrido entre diccionario
y thesaurus de términos, dieron paso a herramientas
más sofisticadas que colaboran con el traductor haciendo una
lectura previa del texto de origen y marcando todos los términos
que constan en una base de datos. Algunos sistemas proponen, dependiendo
del dominio en el que se está trabajando, la traducción
a uno o más idiomas. Una vez que el traductor decide sobre
la traducción de un término determinado, el sistema
se encarga de sustituir todas las apariciones de ese término
en el texto por la traducción elegida.
Memoria de traducción: Es un producto relativamente
reciente: TRADOS saca al mercado su Translator's Workbench II en 1992,
una estación de trabajo para traductores que por primera vez
incorpora este componente para aumentar su productividad. Se trata
de una base de datos donde se almacenan textos y sus traducciones
estableciéndose la correspondencia entre diferentes unidades
(frases, párrafos). Básicamente, el sistema compara
las unidades de un nuevo texto con aquellas que ya tiene almacenadas
y, al encontrarlas en la base de datos, las sustituye por su traducción,
también almacenada. En los sistemas más utilizados,
la comparación entre la unidad a traducir y la almacenada puede
relajar los criterios de igualdad para establecer correspondencias
entre unidades casi iguales y proponer una traducción
aproximada que deberá ser revisada y validada por el usuario.
A pesar de la simplicidad del método empleado, la creación
de aplicaciones comerciales sólo fue posible gracias al crecimiento
experimentado en la capacidad de almacenar y procesar información
de los ordenadores personales. |
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Actualmente las estaciones de trabajo especializadas que incorporan
una memoria de traducción son una de las aplicaciones más
utilizadas por los traductores profesionales3
y por los productores de documentación y programas informáticos
en los que se produce un alto número de repeticiones. Se estima
que pueden llegar a aumentar la productividad hasta en un 50%, siempre
que, claro está, se disponga de textos ya traducidos almacenados.
En este sentido, y para promover aún más el uso de estas
herramientas, la Localization Industry Standards Association,
LISA4, proporcionó
en 1998 unas directivas de formato estándar, que siguen la
mayoría de los fabricantes, para poder intercambiar las bases
de datos de textos traducidos entre los diferentes sistemas comercializados.
Traducción basada en ejemplos
En los últimos años, una vez comprobada la eficiencia
de las memorias de traducción, han surgido prototipos de sistemas
de traducción que almacenan no solamente los textos, sino también
sus representaciones lingüísticas. Al tratar un texto
nuevo, éste es analizado y son las representaciones lingüísticas
las que son comparadas para encontrar la traducción. El hecho
de trabajar con representaciones facilita la relajación de
restricciones que supone comparar texto, de forma que el sistema puede
sugerir traducciones aproximadas de unidades que, estrictamente, no
tiene almacenadas. Déjà Vu5
es un producto comercial que incorpora una memoria de traducción
mejorada gracias a esta tecnología.
Dependiendo de los sistemas se incluye más o menos información
lingüística y se añaden gramáticas de análisis
y generación más o menos sofisticadas que mejoran la
calidad final de la traducción. Algunos de estos sistemas incorporan
también componentes estadísticos para calcular la similitud
de la representación del texto nuevo con el del texto almacenado.
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3. Valoración de las capacidades de las herramientas de
traducción
Hoy en día, y cualquiera puede comprobarlo gratis en Internet,
la traducción automática es una aplicación real
que está siendo utilizada. Sin embargo, y como ya se ha advertido,
no se puede considerar que los sistemas de traducción automática
comerciales sean la solución total al problema de la traducción.
Veamos un ejemplo. La frase en inglés que hemos hecho traducir
por varios de los demostradores accesibles en Internet es una frase
correcta que podría pertenecer a cualquier texto. Así
aislada, no es muy explicativa, pero el resultado de ninguno de estos
sistemas se verá perjudicado por una falta de contenido referencial.
No llegan a entender realmente lo que estamos diciendo (Tabla
1).
Entremos ahora en los detalles de la traducción. Estudiemos
primero lo más sencillo. En la traducción que nos ofrece
el sistema InterTran vemos uno de los problemas básicos con
los que se enfrenta la traducción automática: la ambigüedad.
La palabra inglesa waiting, en este contexto sin duda un verbo,
puede también ser un nombre. Ésta es la hipótesis
del traductor, que ofrece espera como traducción. Con esta
hipótesis poco puede hacer para traducir correctamente la expresión
verbal inglesa waiting for, que se traduce al castellano por
esperando. Como en nuestra lengua, el verbo esperar
no requiere que su complemento directo lleve preposición, ésta
debe desaparecer.
Al comprobar los resultados de los demás traductores vemos
que han identificado correctamente la expresión y no hacen
la traducción de for. Para ver el nivel de análisis
de cada uno de estos sistemas podemos probar a alejar la preposición
del verbo que la rige, como en «The user whose needs are being
studied is waiting since 1990 for a product». De esta forma
veremos si reconoce solamente dos palabras contiguas que se traducen
por una única palabra o si al analizar la expresión
for a product, mantiene la hipótesis de que es el complemento
preposicional regido por el verbo principal y que, por tanto, ha de
pasar a ser un sintagma nominal. Al añadirle un nuevo complemento
que aleja la preposición del verbo, comprobamos que la traducción
ofrecida por FreeTranslation incluye la de la preposición:
- El utilizador que se están estudiando necesidades está
esperando desde 1990 un producto. (Systrans)
- El usuario cuyas necesidades se están estudiando está
esperando desde 1990 un producto. (Comprendium)
- El usuario cuyas necesidades son estudiadas espera desde 1990
un producto. (Reverso)
- El usuario cuyas necesidades son estudiadas espera desde que
1990 para un producto. (FreeTranslation)
- El usuario cuyas necesidades están siendo calculadas
está esperando desde 1990 un producto. (IBM Alphaworks)
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Al introducir más elementos entre waiting y for,
comprobaremos la capacidad de analizar correctamente las funciones
de los elementos. Al traducir «The user is waiting since the
first attempt for a product» Comprendium y Alphaworks pierden
el rastro del elemento al cual for a product está complementando
y lo tratan como un sintagma preposicional. Las dos posibles traducciones
de since y la incapacidad de resolver la ambigüedad por
el contexto hacen que el sistema Systran traduzca esta palabra por
puesto que, fallo que también comete Alphaworks. Un
error que afecta sensiblemente la comprensibilidad de la frase.
- El utilizador está esperando puesto que la primera tentativa
un producto. (Systrans)
- El usuario está esperando desde el primer intento para
un producto. (Comprendium)
- El usuario espera desde el primer intento un producto. (FreeTranslation)
- El usuario está esperando puesto que el primero intente
para un producto. (IBM Alphaworks)
Volvamos ahora atrás para estudiar otro fenómeno, la
oración de relativo «whose needs are being studied».
Es evidente que Systran no ha previsto el tratamiento de la partícula
relativa whose. Al traducirla por que, la frase entera
pierde sentido. InterTran traduce por cuyo, pero no parece
tener en cuenta la relación de concordancia que, en castellano
que no en inglés, se establece entre este elemento y el nombre
al cual determina. El resto de sistemas sí lo han previsto
y traducen correctamente por cuyas necesidades. Además,
la concordancia en este caso afecta también al participio del
grupo verbal y vemos que, en los casos de Reverso, FreeTranslation
y Alphaworks, se produce correctamente esta concordancia que no puede
ser considerada como una traducción literal de la expresión
inglesa. Es, pues, fruto del procesamiento que realiza una regla de
la gramática computacional con la que estos sistemas trabajan.
No obstante, la traducción son estudiadas de los dos
primeros podría parecer mediocre por no mantener en la traducción
el aspecto imperfectivo de la forma -ing inglesa. |
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Más interesante, desde el punto de vista lingüístico,
es ver que Systran y Comprendium deciden convertir una oración
inglesa pasiva en una oración castellana morfosintácticamente
activa y añadir la partícula se para dar con
la construcción de pasiva refleja, con concordancia entre el
sujeto y el verbo principal.
Este par de ejemplos sobre los elementos lingüísticos
a tener en cuenta en la traducción son un muestra de la complejidad
que entraña. Un programa informático que tenga en cuenta
toda esta información y lleve a cabo las operaciones necesarias
para tratarla correctamente es, por definición, un sistema
experto, en el sentido de que almacena en forma de reglas de inferencia
información exhaustiva sobre un dominio y toma decisiones siguiendo
algoritmos lógicos. Cuando el dominio es el lenguaje humano
y las relaciones de significado entre diferentes lenguas, la tarea
de describir toda la información necesaria es ingente, y recordemos
que la realizan humanos. Es desde este punto de vista desde el que
hemos de juzgar la calidad de los diferentes sistemas de traducción:
cuánta y cómo se ha descrito la información necesaria
para tratar lenguaje humano.
En el caso de las memorias de traducción, la recopilación
de información ha de ser también considerada un proceso
costoso, ya que no es fácil encontrar textos traducidos en
cantidad suficiente para dar con un número de repeticiones
tal que llegue realmente a ser de ayuda para cualquier tipo de texto.
Desarrollar las gramáticas y diccionarios para un nuevo par
de lenguas en un sistema de traducción automática está
en torno a las 30 000 horas de trabajo. Llenar una memoria de traducción
para que pueda tratar textos de diferentes ámbitos, en torno
a las 32 000 horas de traducción humana de textos. |
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4. Uso actual y futuro de las tecnologías de traducción
Ya hemos avanzado que, en la actualidad, las herramientas de ayuda
a la traducción son un producto utilizado y demandado. En primer
lugar porque agilizan un proceso que, realizado por humanos, supone
un coste tanto en términos económicos como temporales.
Gracias a la potencia de los ordenadores actuales todas las herramientas
de ayuda a la traducción aportan agilidad al proceso y aligeran
el trabajo más farragoso. Y en segundo lugar, pero no menos
importante, porque gracias a estas herramientas se traducen textos
que de otra forma probablemente no se hubieran llegado a traducir.
Éste puede ser el caso de muchos de los contenidos en Internet.
Para comprender la demanda y uso de estas herramientas hemos de distinguir
el uso de traducciones, al menos, en tres escenarios. La diferencia
entre ellos está básicamente relacionada con el valor
de la información que manejan.
El escenario más tradicional es, sin duda, el de traductores
profesionales, de agencias de traducción, a los que se les
pide que entreguen textos listos para publicar. Las traducciones realizadas
han de ser correctas lingüísticamente, pero también
suelen entrañar la necesidad de conocer el dominio sobre el
que está escrito el texto. El cliente ha de autorizar su publicación
o difusión, ya que en ello se compromete su imagen corporativa.
Un segundo escenario lo constituyen profesionales de diferentes ámbitos
que necesitan acceder a información y necesitan comprender
un texto en una lengua que desconocen o que no dominan, simplemente
(por ejemplo, funcionarios de la Unión Europea). Normalmente
conocen el dominio del texto, y no reclaman tanto calidad lingüística
como confiar en que la información que consta en el texto traducido
responda realmente a lo expresado en el texto original. |
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Y el tercer escenario, derivado directamente del acceso a la información
por Internet, son aquellas personas que hojean páginas
web . Este público desea información relacionada
con actividades de ocio y su demanda está muy diversificada:
saber las características de un hotel en Tailandia o cómo
descargarse un juego.
El mercado parece estar adaptándose a estos tres diferentes
tipos de usuarios de traducciones y ofrece productos para todos ellos.
Hablemos primero de este tercer escenario. El lector potencial abarca
una variedad tal que difícilmente las medianas y pequeñas
empresas que se anuncian en Internet podrían asumir el coste
de tener y mantener sus páginas en todas las lenguas de sus
posibles clientes. No obstante, la posibilidad de crear un espacio
comercial en Internet está ligada a que los lectores encuentren
y puedan entender lo que ésta contiene. Tanto es así
que son normalmente los proveedores de Internet a través de
sus portales y buscadores los que ofrecen traductores automáticos
a sus clientes para mantener el interés. La calidad de la traducción
no es tan importante si el usuario sigue accediendo a la información
y por otro lado, si la traducción es gratis, ¿cómo
podría quejarse?
En el caso de profesionales que necesitan comprender los contenidos
de textos por cuestiones de trabajo, existen traductores automáticos
especializados en ciertos dominios: derecho, economía, medicina,
etc. Estos traductores contienen la terminología adecuada para
sus necesidades y ofrecen traducciones aceptables en cuanto al contenido
que solucionan el problema de comprender el texto.
Ya hemos mencionado los entornos de traducción para profesionales.
Las memorias de traducción se combinan con las bases de datos
terminológicas, reduciendo hasta en un 50% el trabajo. Pueden,
además, integrarse con sistemas de traducción automática
que proponen una o más versiones de las unidades que no constan
en la base de datos al traductor, mostrándole al mismo tiempo
el texto original para que pueda hacer una comprobación rápida
de la corrección. La velocidad de la traducción automática
deja ya de ser un problema cuando hablamos de cifras por encima de
las 350 palabras por minuto. La propaganda de Systran dice que este
sistema puede traducir 3 700 palabras por minuto. Un humano traduce
aproximadamente unas 500 palabras por hora, y la post-edición
de textos borrador ofrecidos por cualquiera de los sistemas mencionados
realizada por un traductor entrenado puede llegar a trabajar hasta
5 veces más rápido. |
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La oferta de lenguas de diccionarios, bases de datos terminológicos
o sistemas de traducción automática se adapta también
a estos escenarios. Teniendo en cuenta los costes de desarrollo antes
mencionados, es evidente que los proveedores de estas herramientas
abordan primero las lenguas más utilizadas o aquéllas
en las que un cliente interesado asume toda la inversión. El
español es sin duda una de las lenguas mejor tratadas. En un
estudio llevado a cabo en 19966,
se contabilizaban 16 productos inglés-español y 13 en
sentido inverso. Además, había 6 productos francés-español,
5 alemán-español, 4 italiano-español y un número
un poco inferior para el sentido inverso. También hay traducción
del español al ruso y al sueco. En los últimos cinco
años han aparecido algunos más, entre ellos 4 de traducción
al catalán y uno al gallego que están siendo utilizados
por las respectivas administraciones autonómicas. Éstos
son los datos que confirman un futuro esperanzador para estas herramientas
de ayuda a la traducción de textos. Pero las necesidades de
traducción van más allá de los textos. Actualmente
se está trabajando ya en prototipos de traductores del habla.
El nuevo reto para la traducción automática es el desarrollo
de dispositivos personales que permitan la traducción simultánea
de conversaciones.
Notas:
- La fuente de las cifras sobre distribución
de lenguas en Internet es Vilaweb, http://www.vilaweb.com/,
según la tabla que puede encontrarse en la Asociación
de Usuarios de Internet: http://www.aui.es/.
- http://www.systransoft.com/.
- Los sistemas más conocidos son:
IBM Translation Manager, Déjà Vu, Eurolang Optimizer,
STAR-Transit, TRADOS Translator Workbench.
- http://www.lisa.org/.
- http://www.atril.com/.
- Survey of Machine Translation products
and services Summary of a report to the European Commission.
Equipe Consortium Limited, September 1996. http://www.hltcentral.org/usr_docs/
MTSurvey/MTSurvey.htm.
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