Esta semana conversamos con Marina Lee, integrante del equipo de Lilt. Sigue leyendo para saber más sobre Marina y no te olvides de saludarla en la conferencia de ATA 58.
La combinación de traducción automática (TA) con el aprendizaje automático autoadaptativo (AA) permite un nuevo paradigma de asistencia con máquinas. Estos sistemas aprenden de la experiencia, la inteligencia y los conocimientos de sus usuarios humanos, con lo que mejoran la productividad trabajando junto a ellos, haciendo sugerencias y mejorando la precisión con el tiempo. El resultado neto es que los revisores humanos producen mucho más contenido, con casi el mismo nivel de calidad, por una fracción del tiempo y costo. Con la asistencia de máquinas, los clientes pueden ahorrar hasta la mitad (o más) del precio de los servicios tradicionales de traducción humana de alta calidad. O si estás acostumbrado a la traducción automática y no te han satisfecho los resultados, ve cómo se eleva drásticamente la calidad de tu traducción con un aumento marginal del precio.
¡Feliz Día del Traductor, compañeros traductores e intérpretes! En este día, me gustaría reconocer y felicitar a mis compañeros traductores por el trabajo que hacemos y lo que implica, y señalar que se equivocan los que afirman que un bilingüe fluido puede hacer lo mismo que un traductor calificado. Nosotros quizá lo podamos ver con claridad, pero lamentablemente la confusión persiste. La traducción y la interpretación son habilidades muy específicas que, al igual que cualquier capacidad especializada, requieren ciertas facultades cognitivas y operativas. Algunas son: una aptitud rápida para entender temas complejos y diversos, una mente analítica y sólidas capacidades de investigación; el traductor debe analizar información compleja, deducir qué información adicional puede necesitar e identificar los recursos que le permitan encontrarla.
Nuestro nuevo editor avanzado de bases terminológicas te permite gestionar la terminología de forma más eficaz porque organiza los términos con metainformación que puedes personalizar. Puedes importar la terminología con metacampos o añadir tus propios campos. Tus términos aparecerán en el Lexicon y en las sugerencias del editor, y te ayudarán a mejorar la congruencia y la calidad.
En un mundo en el que los piratas informáticos y los accesos no autorizados son noticia con más frecuencia de la que quisiéramos, una pregunta común que los traductores y las empresas tienen respecto a Lilt es: «¿Mis datos están seguros?» No hay necesidad de preocuparse. Lilt se creó teniendo en cuenta esta inquietud. A continuación, puedes leer las respuestas a algunas preguntas comunes sobre seguridad en Lilt. ¿Mis datos se comparten con alguien? Tus datos son privados en tu cuenta de Lilt. Nunca se comparten con otras cuentas y/o usuarios. Cuando subes una memoria de traducción o traduces un documento, esas traducciones solo se asocian a tu cuenta. En el caso de los clientes empresariales, las memorias de traducción se pueden compartir en todos tus proyectos, pero no se comparten con otros usuarios o terceros.
¿Alguna vez te has preguntado qué sucede internamente durante el proceso de traducción e interpretación? Veamos primero la interpretación. Los procesos cognitivos de la mente y el cerebro de un intérprete simultáneo son intensos y todos ocurren casi al mismo tiempo. Las neuronas están actuando en todas las direcciones y activando diferentes circuitos de procesamiento cognitivo. El cerebro está literalmente «encendido», como dice un científico cognitivo ruso. La interpretación consecutiva es diferente de la simultánea según la ciencia cognitiva, ya que las etapas de conversión del significado y reproducción son posteriores a la etapa de entrada y desciframiento del mensaje. Sin embargo, eso no facilita el proceso.
Un problema importante en la implementación eficaz de los sistemas de aprendizaje automático en la práctica es la adaptación de dominio: existe un conjunto grande de datos, supervisado y auxiliar, y un conjunto de datos más pequeño de interés, y se usa el conjunto de datos auxiliar para aumentar el desempeño en el conjunto de datos más pequeño. Este documento contempla el caso en el que tenemos conjuntos de datos K de dominios distintos y se adaptan rápidamente a un nuevo conjunto de datos. Aprende modelos separados K en cada uno de los conjuntos de datos K y trata a cada uno como experto. Luego, dado un nuevo dominio, crea otro modelo para este dominio, pero, además, calcula la atención sobre los expertos. Calcula la atención a través de un producto escalar que calcula la similitud de la representación oculta del nuevo dominio con las representaciones de los otros dominios K.
Lilt se diseñó para maximizar la productividad de la traducción. Seguro quieres empezar a usar la herramienta rápidamente, en lugar de dedicar tu tiempo a aprender a usarla. La interfaz y la experiencia de usuario se diferencian de las herramientas CAT convencionales. El cambio es difícil. Lo sabemos. Pero hemos diseñado el sistema con el objetivo de que alcances esa productividad en menos de 10 minutos. Los artículos de nuestra base de conocimientos te convertirán en un usuario avanzado, pero aquí están los conceptos básicos de lo que debes saber para empezar.
Originalmente publicado en LinkedIn por Greg Rosner. Vi la frase «trabajo de conserje lingüístico» en este libro blanco de Deloitte en «AI-augmented government, using cognitive technologies to redesign public sector work» (Gobierno aumentado por la IA, uso de las tecnologías cognitivas para rediseñar el trabajo del sector público). Esa frase se usó para describir el lamentable trabajo de traducción que se le pide a tantos traductores hoy con la posedición de la traducción automática. Y, de repente, me di cuenta de lo que está sucediendo en realidad. La triste realidad en los últimos años es que muchos traductores profesionales, con décadas de experiencia en un sector específico, en la traducción profesional y con títulos universitarios, han visto su trabajo reducido a la limpieza oración por oración de las traducciones con las que Google Translate, u otro sistema de traducción automática (TA), han inundado el mercado.
