Crean método de traducción automática

Francisco Guzmán, alumno del Doctorado en Tecnologías de Información y Comunicaciones del Campus Monterrey, trabaja en un nuevo método de traducción automática con la finalidad de obtener una herramienta mecánica que sirva para superar las barreras del lenguaje a través de métodos más complejos como el reconocimiento de frases y la traducción de expresiones idiomáticas.
 
“La cantidad de información que hay en la Red es impresionante y el número de lenguajes que hay en el mundo ronda los 10 mil. Es indispensable que la información sea accesible para toda la gente, por eso es importante buscar el traspaso de información sin ningún tipo de barreras de lenguaje”, señaló.
 
Francisco Guzmán está desarrollando un método que pueda traducir textos de un lenguaje a otro con claridad y precisión; algo que, asegura, no es nuevo: “desde los años 90 surgieron los llamados métodos estadísticos que se basan en el número de frecuencias en las que una palabra o frase ha sido traducida, de tal forma que el sistema ‘aprende’ a traducir correctamente un idioma mediante los ejemplos previos, y de ahí va sacando la información”.
 
“La traducción estadística es un método que reconoce palabras o frases por el contexto en el que se ubican: por ejemplo, la frase ‘casa blanca‘ se traducirá al inglés como White House cuando se hable de política o del presidente de Estados Unidos. Pero si las palabras que circundan esa frase se refieren por ejemplo, al cine, entonces ‘casa blanca‘ se traducirá como ‘Casablanca‘, la película”, explicó.
 
Lo único que se necesita es tener un corpus bilingüe o una serie de traducciones ya hechas que sirvan como base de datos. Así, el sistema va “aprendiendo” cómo traducir de un idioma a otro mediante ejemplos (corpus), y de ahí obtiene la información. “El problema es que se requiere muchísima información disponible para poder crear un buen traductor, sobre todo para los pares de lenguajes poco comunes”.
Los métodos estadísticos de traducción, como los de otros tipos, son imperfectos y siempre tienen un margen de mejora, por ello “lo que propongo es una traducción estadística que utilice información extraída de un tercer lenguaje, que sirva como puente para pasar de un idioma a otro”.
 “Por ejemplo, yo no tengo traducciones hechas entre español y polaco, pero tengo unas entre español e inglés y tengo otras entre inglés y polaco. Entonces este método aprende a traducir de español a inglés y, posteriormente, de inglés a polaco, creando así una nueva técnica para hacer la traducción de español a polaco”.
 Afirmó que con esa técnica es posible traducir textos entre idiomas y dialectos de una manera que sería imposible hacerlo con los métodos estadísticos tradicionales. Por ejemplo, para traducir un texto del inglés al náhuatl se podrá utilizar el español como un lenguaje puente. De esta manera, el sistema aprendería primero a traducir de inglés a español, y luego de español a náhuatl, debido el gran acervo de traducciones disponibles entre cada par de lenguas.
 Para muchos puristas del lenguaje, el método estadístico de traducción puede parecer inconveniente, pues dicen que el lenguaje y los eventos lingüísticos no pueden ser determinados por frecuencias y algoritmos, sino por reglas gramaticales.
 “Nosotros no manejamos reglas sintácticas, esto es probabilístico completamente, aunque a muchos lingüistas les pudiera causar incomodidad porque no perciben la lengua como algo estadístico. Este sistema usa la información que ya aprendió y hace las traducciones; recolecta las frases que observa y aprende con qué frecuencia aparecen. Dependiendo de esas frecuencias va a ser la probabilidad de que sea gramaticalmente correcto o no, según lo ya aprendido”, dijo.
 Añadió que el objetivo no es sustituir a los traductores humanos, “simplemente queremos que esto se convierta en una herramienta óptima y productiva para el desempeño profesional, que permita a la gente alcanzar nuevas metas. Incluso puede ser una herramienta más para quienes se dedican a hacer traducciones”.