Simposio Internacional “Desarrollo Humano, Equidad y Justicia Social"

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Fraseología, un reto para la traducción automática

La traducción automática es, hoy en día, un recurso frecuente utilizado en la labor de

traductores profesionales que ven un soporte a partir del cual realizar un trabajo de

posedición. Es por ello que comúnmente se dice que la traducción automática vino para

quedarse.

Ahora bien, dentro de los tres tipos de traducciones automáticas (basada en reglas, la

estadística y la basada en redes neuronales), ¿cuál sería la más indicada para la traducción

de unidades fraseológicas? ¿En qué se basan para la traducción de dichas unidades?

La cuestión que nos planteamos es que si, efectivamente, la traducción de una

palabra o frase que no supone mayor dificultad no es bien traducida en muchas ocasiones,

¿qué pasa con las unidades fraseológicas que supone un cambio de nivel?

En nuestro breve estudio contrastivo entre la TA de unidades fraseológicas del

francés al catalán y/o español, hemos observado que la mayor parte de propuestas son

traducciones literales e incluso calcos en los que predomina la traducción palabra por

palabra. Se podría deducir inicialmente que una máquina no puede detectar el contexto

comunicativo de las palabras ni determinar cuándo esas palabras son utilizadas de forma

idiomática o libre. Una misma expresión podría, según el contexto, traducirse de forma

literal o metafórica; diferenciación que un traductor especializado podría realizar a partir de

su acervo lingüístico-cultural. Un estudio más exhaustivo del tema nos ayudará a determinar

las limitaciones de la TA en el campo de las unidades fraseológicas, así como el labor de la

posedición.

Machine translation is nowadays a frequently used resource in the work of professional translators, who see it as an aid based on which they can carry out post-editing work. That is the reason why it is commonly said that machine translation is here to stay.

However, among the three types of machine translations (rule-based, statistical and neural network-based), which one would be the most suitable for the translation of phraseological units? What is the basis for the translation of these units?

The question we pose ourselves is whether, indeed, the translation of a word or phrase that does not represent a major difficulty is not translated correctly in many cases, what happens with phraseological units that involve a change of level?

In our brief contrastive study between the MT of phraseological units from French into Catalan and/or Spanish, we have observed that most of the proposals are literal translations and even calques in which word-for-word translation predominates. Initially, it could be deduced that a machine cannot detect the communicative context of words nor determine when those words are used in an idiomatic or free way. Depending on the context, one expression could be translated literally or metaphorically; a differentiation that a specialized translator could make on the basis of his or her linguistic and cultural background. A more exhaustive study of the subject will help us to determine the limitations of MT in the field of phraseological units, as well as post-editing work.


Sobre el ponente

María Dolores Santos Mestre

Dr. María Dolores Santos Mestre

Universidad de Alicante Flag of España
Información Práctica
Spanish / Español
noviembre 25, 2021 10:0 a. m.
5 minutos
L3
Autores
Dr. María Dolores Santos Mestre
Palabras clave
fraseología
machine translation
phraseology
traducción automática
Documentos