Language
Country/Area
No result found
La historia de éxito de IBM: ¿Cómo la traducción automática estadística reavivó el interés en la década de 1980?
La traducción automática estadística (TME) es un método de traducción automática que se basa en modelos estadísticos para generar traducciones, donde los parámetros de estos modelos se derivan del análisis de un corpus de texto bilingüe. Los conceptos básicos de la traducción automática estadística han seguido evolucionando desde que Warren Weaver propuso estas ideas por primera vez en 1949. A finales de la década de 1980, los investigadores del Centro de Investigación Thomas J. Watson de IBM volvieron a poner de relieve la tecnología y la desarrollaron aún más. El resurgimiento de esta fase se debe a que combinaron los conceptos de la teoría de la información y el avance de la tecnología informática para adaptar la SMT a una gama más amplia de lenguajes.
La traducción automática estadística puede utilizar grandes cantidades de datos bilingües y monolingües para mejorar la fluidez y la precisión de la traducción.
La ventaja de SMT es que el modelo utilizado para la traducción no se basa en reglas lingüísticas explícitas, sino que aprende automáticamente la conversión entre idiomas a través del análisis estadístico de grandes cantidades de corpus. Por lo tanto, este método hace un uso más eficiente de los recursos humanos y de datos que los sistemas de traducción tradicionales basados en reglas. Además, dado que los sistemas SMT generalmente no están optimizados para un par de idiomas específico, esto los hace más flexibles y escalables en su aplicación.
La fluidez de la traducción automática estadística a menudo proviene del modelo de lenguaje que se ejecuta detrás de ella.
Sin embargo, la traducción automática estadística no es perfecta. Los corpus son costosos de crear, los errores específicos son difíciles de predecir y corregir, y los resultados de la traducción a veces parecen fluidos pero ocultan problemas de traducción subyacentes. En particular, entre pares de idiomas con grandes diferencias en la estructura del lenguaje, el efecto de la SMT puede no ser el esperado, lo que es particularmente evidente en pares de idiomas distintos de los de Europa occidental.
El primer modelo de traducción basado en palabras hizo que la unidad básica de traducción fuera una sola palabra en lenguaje natural. A medida que las estructuras de las palabras se vuelven más complejas, la longitud de las oraciones traducidas suele ser inconsistente, lo que hace que la "tasa de fertilidad" correspondiente a la palabra sea un punto difícil de manejar con flexibilidad. Este enfoque de traducción basado en palabras no maneja de manera efectiva las altas tasas de fertilidad entre idiomas, ya que no puede asignar dos palabras en inglés a una palabra en francés, aunque puede tener sentido literalmente en algunos casos.
La traducción basada en frases intenta superar las limitaciones de la traducción basada en palabras y proporcionar una conversión más flexible al traducir secuencias de palabras completas.
El método de traducción basado en frases introduce otro marco innovador, que traduce "frases" extraídas del corpus mediante métodos estadísticos. Este método es más flexible y puede reducir de manera efectiva las restricciones sobre las palabras y el orden de las palabras. De esta manera, las frases se pueden mapear directamente a través de la tabla de traducción y se pueden reordenar durante el proceso de traducción, mejorando así la calidad de los resultados de la traducción.
En las décadas de 1980 y 1990, la investigación de IBM continuó desarrollándose, teniendo en cuenta la estructura sintáctica e integrando el contexto en la traducción. Los modelos de traducción automática estadística de este período establecieron gradualmente una comprensión del lenguaje de múltiples niveles, marcando un cambio cualitativo en la tecnología de la traducción.
El modelo de lenguaje es un componente indispensable del sistema de traducción automática estadística, que ayuda a mejorar la fluidez de la traducción.
A medida que pasa el tiempo, muchos sistemas de traducción conocidos, como Google Translate y Microsoft Translator, comienzan a mejorar sus tecnologías subyacentes y realizan la transición a la traducción automática neuronal basada en aprendizaje profundo, lo que marca la obsolescencia gradual de la traducción automática estadística. Sin embargo, la importancia histórica de la SMT permanece, ya que sentó las bases para avances tecnológicos posteriores y logró un desarrollo revolucionario en el campo de la traducción.
Ahora, cuando miramos atrás a la historia de esta tecnología, no podemos evitar preguntarnos, con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, ¿cómo evolucionará aún más la tecnología de traducción automática en el futuro?
