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Sara Cecilia Moreno McMahon, Yasmine Beale Rivaya
Una traducción de calidad conlleva un proceso que va más allá de emparejar palabras, frases y oraciones entre dos idiomas. Los sistemas de traducción automática (TA) utilizan aplicaciones para traducir un texto de un lenguaje a otro sin la intervención de un traductor humano (TH) y, como resultado producen traducciones poco satisfactorias. Mediante esta investigación, identificamos los errores más frecuentes en las traducciones que producen los sistemas de TA del inglés al español. Analizamos las limitaciones de la TA en lo que respecta a los elementos gramaticales, semánticos y léxicos en un análisis comparativo y estadístico. Google Translate (GT) y Bing Translator ™ (BT) sirvieron para traducir veinte noticias periodísticas del inglés al español. Ambos servicios aseguran que, a través de la traducción automática neuronal (TAN), los sistemas pueden "pensar" por si mismos sin la intervención humana. Los sistemas de TAN han logrado impresionantes resultados mediante técnicas de procesamiento de oraciones con la última tecnología de vanguardia. Aunque estos sistemas aparentan ser muy prometedores, aun producen un gran número de errores en sus traducciones.
A quality translation involves a process that goes beyond matching words, phrases, and sentences between two languages. Machine Translation (MT) systems use applications to translate text from one language to another without the intervention of a human translator (TH), resulting in poor translations. Through this research, we identified the most frequent errors in translations produced by automatic translation systems from English to Spanish. We analyze MT's limitations regarding grammatical, semantic, and lexical elements in a comparative and statistical analysis. Google Translate TM (GT) and Bing Translator TM (BT) were used to translate twenty news stories from English to Spanish. Both services ensure that, through neural machine translation (TAN), systems can "think" for themselves without human intervention. TAN systems have achieved impressive results using state-of-the-art sentence processing techniques. Although these systems appear to be very promising, they still produce many errors in their translations.
