En el campo de la traducción, la posedición o postedición se define como la traducción de un texto mediante un programa automático y su posterior revisión por parte de un humano.
La traducción automática (TA) es una realidad tecnológica con muchas aplicaciones prácticas. Cualquier usuario puede utilizarla para entender una página web, para viajar o para comunicarse con otros jugadores del chat de su videojuego favorito. Las primeras traducciones automáticas llegaron en la década de 1970 y han evolucionado mucho desde entonces. Hoy en día, se distinguen distintos tipos de traducción automática en función de la programación que logra el milagro de que un ordenador traslade el significado de un texto a otra idioma.
- 1970: TA basada en reglas. Las primeras traducciones automáticas estaban basadas en conjuntos de reglas gramaticales, que indican al programa cómo unir, ordenar y relacionar palabras de distintas categorías gramaticales. En comparación con otras tecnologías, este tipo de TA es mejor a nivel gramatical, pero le falta fluidez y naturalidad en la redacción del texto final.
- 2002: TA estadística. El ejemplo más famoso de traducción estadística es Google Translate. Las traducciones de este programa se basan en la información de millones de textos bitextuales almacenados en un enorme corpus de traducción alineado. El programa observa la probabilidad de que una palabra dada aparezca en la traducción si aparece en el texto original. Mediante el análisis estadístico de los translemas (unidades de texto equivalentes en un mínimo de dos lenguas), el programa asigna, a cada palabra, una probabilidad X de ser traducida de un modo en concreto. Este tipo de TA proporciona un resultado más natural en la lengua meta, pero menos cuidado gramaticalmente.
- TA híbrida. En un intento por aprovechar las ventajas de ambas modalidades de TA; nació como una combinación de las dos estrategias anteriores.
- 2016: TA neuronal. Recientemente, se ha incorporado al mercado la traducción neuronal, que también trabaja con corpus de traducción alineados. Esta modalidad es similar a la traducción estadística, pero, aprende mediante el uso de algoritmos y observando la correlación entre oraciones completas. La NMT (del inglés, neural machine translation), en lugar de analizar la probabilidad estadística palabra por palabra, utiliza segmentos completos como unidades de medida. Los resultados son siempre mejores que los de la traducción automática estadística con la que se trabajaba anteriormente.
La experiencia nos ha demostrado que, dentro de cada categoría, hay distintos niveles de calidad. Las versiones de pago, por ejemplo, suelen ser notablemente mejores que las gratuitas. Dependiendo del uso que se quiera hacer de la traducción automática, suelen distinguirse dos niveles diferentes: la TA para comprender (Inbound Translation) y la TA para publicar (Outbound Translation). En el primer nivel, el usuario solo necesita comprender un texto escrito en una lengua extranjera: el resultado debe ser comprensible desde la primera lectura, pero no es necesario que sea del todo correcto gramaticalmente ni que parezca escrito por un humano. El segundo nivel, en cambio, es más exigente: su objetivo es que la traducción parezca hecha por un traductor profesional y que pueda utilizarse para su publicación. Hoy en día, para lograr este nivel de calidad, es necesario que un lingüista revise la traducción automática.
En la Game Developers Conference (GDC) de marzo de 2018, se realizó una sesión participativa organizada por International Game Developers Association (IGDA) en la que se confirmó que la TA también ha alcanzado la industria del software de entretenimiento. Según lo comentado en la conferencia, la TA se emplea para traducir tanto el contenido del juego como los mensajes del chat. En el caso del contenido del juego, los desarrolladores afirman que los resultados para los FIGS (French, Italian, German y Spanish, por sus siglas en inglés) son bastante aceptables, pero no así para los idiomas asiáticos. Para las conversaciones del chat, la TA es comúnmente aceptada, pero no la utilizarían en segmentos que requieran más creatividad.
En la tesis doctoral de Itziar Zorrakin-Goikoetxea (2017-2022) se distribuyó una encuesta entre los desarrolladores de videojuegos que han publicado algún juego en Steam en español entre 2006 y 2016. Una de las preguntas que abordaba la encuesta era el perfil del traductor del videojuego. Del total de 167 respuestas, un 0.6 % confirmó que sus juegos se habían traducido con posedición (TA + revisión humana) y un 3 % dijo que se habían utilizado solo TA, sin revisión posterior.
Para comprobar si una traducción poco cuidada puede afectar a la experiencia de los jugadores, la siguiente fase de la tesis doctoral está constituida por un estudio de recepción. Los jugadores podrán opinar sobre la calidad de las traducciones y ayudar a construir un puente que facilite la comunicación entre desarrolladores y consumidores. La encuesta puede realizarse aquí:
Pulsa aquí para contestar la encuesta sobre videojuegos
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