Acceso usuarios
Madrid, España
A partir del análisis de varios ejemplos reales de trabajo, este artículo compara la mayor o menor precisión léxica ofrecida por los diccionarios bilingües frente a los motores de traducción automática basados en redes neuronales cuando los usuarios no profesionales acuden a ellos para traducir textos. Analizaremos el comportamiento de tres de estos motores de traducción automática (Google Traductor, Bing Microsoft Translator y el traductor de DeepL), y someteremos a evaluación un corpus compuesto por documentos reales de trabajo en el campo de la traducción. Dirigiremos nuestra atención a aquellos fallos léxicos derivados del uso de motores de traducción automática que ponen en riesgo la comprensión del texto final. Y, para terminar, compararemos los resultados que habríamos obtenido si, para esas mismas tareas, hubiéramos recurrido a diccionarios bilingües en vez de a motores de traducción automática. El estudio constata cómo en el caso de la traducción de textos más o menos complejos, la respuesta generada por los motores de TA resulta insuficiente, y cómo los datos lexicográficos recogidos en diferentes diccionarios bilingües en línea, por lo general, aportan información lexicográfica mucho más completa y adecuada para satisfacer las necesidades comunicativas del usuario.
Using real working documents as a basis for research, the aim of this paper is to compare the lexical accuracy of bilingual dictionaries versus machine translation engines that apply neural networks, when employed by non-professionals to translate texts. We put three such machine translation engines to the test (Google Translate, Bing Microsoft Translator and DeepL), and evaluate their performance when translating a selection of real working documents. We focus particular attention on lexical errors originated by machine translation engines that compromise the reader’s understanding of the final text. Finally, we compare the results obtained for the same tasks when making use of bilingual dictionaries in place of MT engines. The conclusion reached is that when translating reasonably complex texts, the output generated by MT engines is unsatisfactory: lexicographic data obtained from sundry bilingual dictionaries online generally offers more precise and comprehensive lexicographic information to satisfy the user’s communicative needs.
