Cuando se habla de traducción automática, los estudiosos sostienen frecuentemente que ampliar los ámbitos restringidos sin perder calidad es muy difícil.
Eso porque hay muchos aspectos subjetivos que pueden influir en estos ámbitos. Más que nada, es un problema logístico.
Hace poco tiempo, Minako O’Hagan intentó solucionar la situación presentando Internet como una inmensa memoria de traducción. Para realizar este propósito, hay algunas condiciones necesarias.
En primer lugar se tiene que considerar que la traducción es una cuestión de equivalencia. Algunos sotienen que se trata de equivalencia semántica porque, según ellos, todos los idiomas comparten la misma subestructura lógica. El problema es que ésta no está formalizada y cada lengua (o también cada persona) puede exprimir el mismo concepto con términos diferentes. En cambio los traductores profesionales afirman que se trata de otros niveles de equivalencia como la estilística, la pragmática y la semiótica.
Otro aspecto importante es la unidad de traducción o sea “el menor segmento en el que la cohesión de los signos es tal que no se entenderían si fueran traducidos por separados” (Vinay y Darbelnet). Por eso la unidad de traducción es como una unidad de significado.
Puesta su variedad de combinación, las unidades de traducción no pueden estar todas en los diccionarios.
Por lo tanto, a causa de todas estas consideraciones, se puede afirmar que un sistema de traducción tiene, sin lugar a dudas, que individuar las unidades de traducción.
Una alternativa a los diccionarios podrían ser los corpora multilingües que son conjuntos de textos en lenguas distintas. Sus importancia aumenta si estos textos están procesados y anotados.
A causa de la creciente disponibilidad de textos en línea, se pueden crear corpora más fácilmente.
Un corpus alineado y anotado puede ser considerado como memoria de traducción.
Las orígenes de las memorias de traducción (MMT) se remontan a la propuesta de Magao en el 1984 llamada “traducción por ejemplos”, así llamada porque el sistema no utiliza correspondencias de términos sino analogías de partes de textos traducidos en pasado y guardados en la memoria.
Este sistema es ideal para las traducciones de textos de especialidad porque las expresiones y las fórmulas utilizadas son, más o menos, siempre las mismas.
Por consiguiente, se han creado muchos programas de traducción asistida que utilizan MMT como Deja-Vu, Translator’s Workbench, Transit y otros.
El único problema es que, antes de que la memoria de traducción se enriquezca de términos y unidades de traducción, se necesita tiempo.
Además algunos programas son bastante caros.
El formato TMX fue creado apósitamente para solucionar estos problemas. En efecto, él se basa en el metalenguaje XML y su papel consiste en la cohesión de etiquetas para marcar los elementos básicos de una MMT.
Hoy en día, la mayoria de los programas de traducción asistida que utilizan MMT, tienen filtros de importación y exportación a TMX.
Las ventajas de TMX son: la flexibilidad para segmentar el texto a traducir en unidades de traducción variables; la posibilidad de enriquecer la memoria de traducción fácilmente; la oportunidad de compartir memorias entre distintos usuarios.
Al final, gracias a TMX (basado en XML que a su vez se utiliza cada vez más), Internet puede convertirse sin problemas en una inmensa memoria de traducción, o sea un grandísimo depósito de traducciones gracias a los traductores que depositan sus trabajos en la red.
A pesar de todo, la intervención humana es siempre necesaria para controlar la calidad de los trabajos.
Para garantizar los derechos de traductores y autores sobre sus propios trabajos, nació el copyleft que en enfecto se encarga de proteger la libre circulación de los textos sin que nadie pueda cambiar esta condición. Un ejemplo de compilaciones de obras literarias y traducciones protegidas por Copyleft, es la Biblioteca Cervantes que recoge obras clásicas cuyos derechos de autor han caducado y que necesitan ser tratados por autores y traductores que comparten sus trabajos utilizando el copyleft.
Eso porque hay muchos aspectos subjetivos que pueden influir en estos ámbitos. Más que nada, es un problema logístico.
Hace poco tiempo, Minako O’Hagan intentó solucionar la situación presentando Internet como una inmensa memoria de traducción. Para realizar este propósito, hay algunas condiciones necesarias.
En primer lugar se tiene que considerar que la traducción es una cuestión de equivalencia. Algunos sotienen que se trata de equivalencia semántica porque, según ellos, todos los idiomas comparten la misma subestructura lógica. El problema es que ésta no está formalizada y cada lengua (o también cada persona) puede exprimir el mismo concepto con términos diferentes. En cambio los traductores profesionales afirman que se trata de otros niveles de equivalencia como la estilística, la pragmática y la semiótica.
Otro aspecto importante es la unidad de traducción o sea “el menor segmento en el que la cohesión de los signos es tal que no se entenderían si fueran traducidos por separados” (Vinay y Darbelnet). Por eso la unidad de traducción es como una unidad de significado.
Puesta su variedad de combinación, las unidades de traducción no pueden estar todas en los diccionarios.
Por lo tanto, a causa de todas estas consideraciones, se puede afirmar que un sistema de traducción tiene, sin lugar a dudas, que individuar las unidades de traducción.
Una alternativa a los diccionarios podrían ser los corpora multilingües que son conjuntos de textos en lenguas distintas. Sus importancia aumenta si estos textos están procesados y anotados.
A causa de la creciente disponibilidad de textos en línea, se pueden crear corpora más fácilmente.
Un corpus alineado y anotado puede ser considerado como memoria de traducción.
Las orígenes de las memorias de traducción (MMT) se remontan a la propuesta de Magao en el 1984 llamada “traducción por ejemplos”, así llamada porque el sistema no utiliza correspondencias de términos sino analogías de partes de textos traducidos en pasado y guardados en la memoria.
Este sistema es ideal para las traducciones de textos de especialidad porque las expresiones y las fórmulas utilizadas son, más o menos, siempre las mismas.
Por consiguiente, se han creado muchos programas de traducción asistida que utilizan MMT como Deja-Vu, Translator’s Workbench, Transit y otros.
El único problema es que, antes de que la memoria de traducción se enriquezca de términos y unidades de traducción, se necesita tiempo.
Además algunos programas son bastante caros.
El formato TMX fue creado apósitamente para solucionar estos problemas. En efecto, él se basa en el metalenguaje XML y su papel consiste en la cohesión de etiquetas para marcar los elementos básicos de una MMT.
Hoy en día, la mayoria de los programas de traducción asistida que utilizan MMT, tienen filtros de importación y exportación a TMX.
Las ventajas de TMX son: la flexibilidad para segmentar el texto a traducir en unidades de traducción variables; la posibilidad de enriquecer la memoria de traducción fácilmente; la oportunidad de compartir memorias entre distintos usuarios.
Al final, gracias a TMX (basado en XML que a su vez se utiliza cada vez más), Internet puede convertirse sin problemas en una inmensa memoria de traducción, o sea un grandísimo depósito de traducciones gracias a los traductores que depositan sus trabajos en la red.
A pesar de todo, la intervención humana es siempre necesaria para controlar la calidad de los trabajos.
Para garantizar los derechos de traductores y autores sobre sus propios trabajos, nació el copyleft que en enfecto se encarga de proteger la libre circulación de los textos sin que nadie pueda cambiar esta condición. Un ejemplo de compilaciones de obras literarias y traducciones protegidas por Copyleft, es la Biblioteca Cervantes que recoge obras clásicas cuyos derechos de autor han caducado y que necesitan ser tratados por autores y traductores que comparten sus trabajos utilizando el copyleft.
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