La traducción automática es una rama de la lingüística computacional, empleada para traducir textos. Normalmente, se encarga de reemplazar palabras en la lengua origen por otras en la lengua meta. Sin embargo, muchas palabras poseen diferentes significados y otras muchas no tienen traducción. De ahí que los resultados, a veces, dejen mucho que desear. Por ello, en el post de hoy te hablamos de la técnica de alucinar para traducir mejor.
¿Cómo adquirimos una lengua?
El proceso de adquisición de lenguas es bastante lento. Los bebés se basan en la imitación. Comienzan señalando objetos e interactuando con el entorno, descubriendo palabras y su significado en base a la realidad física y social que los rodea. Finalmente, somos capaces de formar frases con sentido completo y comunicar ideas más complejas.
De manera similar a la adquisición de lenguas, el proceso traslativo se basa en la incorporación de información sensorial de varios tipos, entre la que destaca la multimedia. A la hora de aprender idiomas nuevos, se ha demostrado que recursos como flashcards ayudan a la retención de palabras nuevas. Con práctica, ya no necesitaremos esta información visual. No obstante, visualizar realidades será muy útil a la hora de traducir.
Las máquinas también alucinan
En estudios recientes, investigadores de IBM, del Instituto de Tecnología de Massachusetts y de la Universidad de California en San Diego estudian la utilidad de que los sistemas de traducción automática puedan utilizar representación abstracta visual en lugar de una imagen en sí para elaborar traducciones multimodales.
Este marco de trabajo recibe el nombre de VALHALLA (de VisuAL HALLucinAtion, o alucinación visual en español). Los resultados que arroja el estudio son fructíferos, ya que muestran que las representaciones visuales funcionan mejor que las imágenes. Además, sugieren que VALHALLA es más efectivo que programas de traducción automática que solo utiliza texto. Aunque también cuenta con limitaciones, los desarrolladores de este programa sostienen que sus bases multimodales pueden ser beneficiosas para la traducción, especialmente para las lenguas de las cuales encontramos pocos recursos en Internet.
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