Los traductores utilizan en la actualidad una serie de herramientas y soluciones tecnológicas que les facilitan mucho la tarea de traducir todo tipo de documentos. El uso de softwares para la traducción automática es un ejemplo, por lo que, debido a que esta metodología tiene varios subtipos, tenemos que establecer las diferencias entre la traducción automática neuronal y la traducción automática estadística.
La razón para explicarlo es que, aunque son traducciones con softwares que no requieren de personas para hacerlas, en el fondo y en la forma dan resultados que no tienen nada que ver por el nivel de calidad.
Así pues, vamos a definir estos dos tipos de traducciones y, a continuación, en base a las definiciones, mostrar sus diferencias concretas:
- La traducción automática neuronal (NMT, por sus siglas en inglés) consiste en el uso de redes neuronal y el machine learning (aprendizaje automático de las máquinas), con las que el propio software aprende a traducir de forma autónoma.
- La traducción automática estadística (SMT, por sus siglas en inglés) se basa en modelos estadísticos, se introducen ingentes cantidades de datos y el software establece patrones y relaciones entre palabras y frases.
5 diferencias entre traducción automática neuronal y estadística
Las definiciones que acabamos de dar en Linguaserve valen como punto de partida para hablar de las cinco diferencias entre la traducción automática neuronal y la traducción automática estadística.
Conociéndolas, los traductores pueden trabajar de manera más eficaz eligiendo una u otra en función de sus objetivos.
El enfoque del software
Primero, el enfoque del software varía entre una y otra. Como hemos dicho, en la traducción automática neuronal, el modelo usa redes neuronales para traducir, más complejas que la identificación de patrones comunes con la que trabaje la traducción automática estadística.
El entrenamiento de los modelos
El enfoque del software es el que, a su vez, condiciona los métodos de entrenamiento de los modelos. En ambos casos hay que introducir grandes cantidades de datos y un corpus completo de los idiomas con los que se va a trabajar.
Pero en el caso de la NTM el entrenamiento es mucho mayor porque el objetivo es que la máquina “aprenda” a traducir por sí misma, mientras que la SMT se basa en patrones y modelos probabilísticos concretos.
La calidad de la traducción
Como consecuencia de los dos puntos anteriores, tenemos la tercera de las diferencias entre la traducción automática neuronal y la traducción automática estadística.
La NMT aporta mayor calidad y coherencia porque comprende la gramática y la semántica de los documentos, al contrario que la SMT, cuya calidad es menor por ser más encorsetada o restringida.
Nivel de vocabulario y manejo de palabras desconocidas
La cuarta se relaciona igualmente con las tres anteriores: la traducción automática neuronal da traducciones con mayor vocabulario e incluso puede manejar palabras desconocidas que no se le han introducido porque infiere el significado del contexto.
Por su parte, la traducción automática estadística se basa en modelos de probabilidades y estadísticos en base a los patrones, no puede intuir el vocabulario para dar una traducción más compleja.
Velocidad de la traducción
Para finalizar, la quinta diferencia entre estos dos tipos servicios de traducción automática reside en la velocidad con que dan resultados: la NMT es más lenta debido a que la calidad es mayor y las redes neuronales y su deep learning (aprendizaje profundo) es más complejo. La SMT requiere menos recursos porque los modelos estadísticos son menos complejos.
Por lo tanto, con estos argumentos sobre la mesa, es labor de empresas y traductores elegir un modelo u otro dependiendo de la complejidad de los textos que se van a trabajar para los clientes. Estos, además, siempre deben acudir a expertos en traducción profesional para tener resultados eficientes y de máxima calidad.
Los profesionales son, al final, los que mejor conocen las diferencias entre traducción automática neuronal y traducción automática estadística, eligiendo el servicio que mejor responde a las peticiones del cliente.
