La tecnología lingüística consiste en la aplicación de diversas herramientas que permiten implementar nuevas soluciones de entendimiento, reconocimiento y traducción de los diferentes idiomas. Motivo por el cual es necesario hablar tanto de los ejemplos actuales como de los desafíos que suponen para la comunicación digital.
El campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL, por sus siglas en inglés) está en constante evolución y en el que el desarrollo de nuevos sistemas de interpretación ha logrado desarrollar sistemas complejos de reconocimiento del lenguaje.
Estos avances permiten automatizar los procesos de la comunicación online, pero también requieren de una vigilancia legislativa en materia como la protección de datos de los usuarios. Ese es uno de los retos a los que se enfrenta la comunicación digital en la actualidad: los avances deben ir de la mano de la estricta vigilancia del resto de los derechos ciudadanos.
Al mismo tiempo, siempre será necesario que un equipo de personas revise todos los contenidos generados con las soluciones de tecnología lingüística, sobre todo de las más incipientes. Esto es así, como vamos a explicar a lo largo de este artículo en Linguaserve, sea cual sea la tecnología que utilicemos y de sus objetivos.
6 tecnologías lingüísticas que han transformado la comunicación online
De la traducción automática al reconocimiento de voz, vamos a describir las tecnologías lingüísticas más punteras en la actualidad, pero también los desafíos y retos que supone en la forma en que nos comunicamos en el mundo digital.
Softwares de traducción automática
La traducción automática es una tecnología que permite la traducción de textos mediante softwares, por lo que no interviene la mano humana. Eso sí, esta posibilidad de traducir textos de manera automática y muy rápida no está exenta de errores.
Es decir, la revisión de traductores expertos siempre será necesaria, a pesar de que en el futuro los softwares de traducción automática se irán perfeccionando, entre otros motivos, por la evolución de la propia realidad. Un aspecto, en este sentido, es el fenómeno de la globalización y la digitalización, en el que hay una rapidez extra para publicar contenidos efectivos en diferentes idiomas.
El presente y el futuro exigen sistemas ágiles de traducción, así que los softwares para traducir textos de forma automática son uno de los campos en los que más se ha avanzado para conseguir traducciones complejas en pocos minutos.
Generación de textos con la Inteligencia Artificial: ChatGPT
La IA tiene muchas aplicaciones y en el mundo de la comunicación digital no podía ser menos, como el uso de la Inteligencia Artificial en la traducción. Una de ellas es la generación de textos con soluciones de IA generativa como ChatGPT de OpenAI, que precisamente ha generado polémica por su prohibición en Italia por no respetar el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
La posibilidad de entrenar a las redes neuronales de esta tecnología abre muchos horizontes y posibilidades en lo que a tecnología lingüística se refiere. Pero hay que tener un aspecto clave muy claro: la IA generativa implica entrenar al software con consultas muy claras y con prompts para ChatGPT, ya que, sobre todo en su versión gratuita, puede dar información incorrecta.
Para completar este apartado, hay que definir qué es prompt: son comandos u órdenes textuales o de voz para comunicar los comandos que la Inteligencia Artificial va a utilizar para dar la respuesta que el usuario quiere obtener.
Aplicación de la semántica
La aplicación a la semántica y el PNL en la comunicación digital tiene un ejemplo muy claro en el buscador de Google: trata no sólo de responder a las consultas de los usuarios, sino también de intuir qué quiere buscar, en relación directa con el mayor uso de softwares de reconocimiento de voz.
La semántica permite que el motor de búsqueda sepa que dos búsquedas diferentes como ‘pelquería Madrid’ por escrito y ‘dónde cortarme el pelo en Madrid’ por voz, coindicen en su intención. Como vemos, la consulta no es la misma, incluyen términos diferentes, pero el buscador intuye y entiende que el objetivo es tener la misma respuesta.
Si no fuera por la aplicación de la semántica, del Deep Learning y el procesamiento del lenguaje natural, el motor de búsqueda no sería capaz de identificar que la intención de búsqueda coincide.
Desarrollo de sistemas de traducción de contenido audiovisual
El mayor uso de contenidos digitales visuales y de plataformas de vídeo como YouTube o TikTok hace necesario el uso de sistemas de traducción de contenido audiovisual y subtitulado automático. Lo que supone un reto porque un mismo idioma tiene pronunciaciones diferentes según las zonas del país o regiones (como Latinoamérica).
Además, las características propias de la voz de cada persona son un reto añadido para el correcto funcionamiento de estos softwares, aunque siguen avanzando y perfeccionándose. De eso hablaremos al final del artículo, de las perspectivas de futuro de la tecnología lingüística.
A pesar de las dificultades, en los últimos años se ha avanzado mucho en el perfeccionamiento de la traducción de contenidos audiovisuales para tener traducciones escritas de un contenido visual y oral.
Adaptación de soluciones de traducción tradicional a dispositivos
Como consecuencia del uso generalizado de los smartphones o teléfonos inteligentes, surgen tecnologías lingüísticas como apps móviles para traducir textos o conversaciones. Es decir, que han surgido tecnologías que permiten adaptar las soluciones de traducción tradicional a todos los dispositivos, con especial atención a los teléfonos inteligentes.
Sistemas de lectura e interpretación avanzados
Finalmente, en la actualidad se están desarrollando nuevos sistemas de lectura e interpretación avanzados que permiten salvar la barrera de reconocer diferentes formatos de comunicación más allá de los textos planos. ¿Cuál es su uso? Básicamente, son capaces de identificar las palabras contenidas incluso en imágenes o fotografías.
Retos futuros de la tecnología aplicada a la lingüística
Un punto de vista interesante a tener en cuenta en el futuro con estas soluciones tecnológicas será, por ejemplo, cómo pueden trabajar atendiendo a la diversidad lingüística y poder traducir de manera correcta localismos. Por lo tanto, habrá que avanzar en que traduzcan todo tipo de expresiones en cualquier idioma o dialecto.
Asimismo, lo hemos comentado previamente, los softwares deben ser capaces de entender las diferentes pronunciaciones de todos los usuarios. Está claro que cuanto mejor sea la pronunciación y la dicción, más efectivas y correctas serán las respuestas. Pero todos sabemos que los acentos varían mucho incluso con una pronunciación perfecta, que los hay más o menos entendibles al oído humano y también a “la máquina”.
Y, para concluir, volvemos a mencionar la importancia de que las tecnologías lingüísticas respeten la privacidad y la protección de los datos de los usuarios. Sólo así podrán implantarse de manera definitiva y servir a los intereses de las personas, combinando el beneficio económico de las empresas con el respeto a las leyes.
