¿Sabías que la traducción automática ha
pasado por tres grandes etapas en las últimas décadas?
Nos referimos a los modelos simbólicos, modelos
estadísticos y, más recientemente, los modelos neuronales.
En este vídeo vamos a ver qué caracteriza a cada
uno de estos enfoques y cómo han
revolucionado el mundo de la traducción.
Empezamos por el primero, que tuvo lugar entre 1950 y 2009.
Nos referimos a la traducción automática
basada en diccionarios, también conocida como modelo simbólico.
Uno de los sistemas más conocidos de este modelo
fue SISTRAN, que funcionaba con diccionarios personalizados.
Es decir, el traductor humano podía crear su
propio glosario de términos, lo que resultaba
muy útil en contextos técnicos o especializados.
¿Y cómo funcionaba este tipo de traducción?
Pues se basaba en tres pasos fundamentales.
El análisis lingüístico del texto original desde
lo léxico y morfológico hasta lo sintáctico y semántico.
La transferencia estructural del contenido a la lengua meta.
Y, finalmente, una generación inversa, es
decir, reconstruir el texto traducido con
una estructura gramatical adecuada en la nueva lengua.
Todo esto se apoyaba en teorías como la
lógica formal y las gramáticas de Chomsky.
Su punto fuerte, el control terminológico.
El punto débil, muchos errores gramaticales
y escaso entendimiento del contexto.
Esto nos lleva al segundo gran enfoque,
la traducción automática estadística, que destacó entre 2009 y 2018.
Y aquí un dato curioso.
¿Sabías que este fue el método que usó Google Translate en sus inicios?
El modelo estadístico se diferenciaba del
simbólico en que no usaba reglas fijas.
En lugar de eso, aprendía de grandes volúmenes
de texto, identificaba patrones y
probabilidades de aparición de palabras.
Además, este tipo de traducción utilizaba dos componentes principales.
Un modelo de traducción que relaciona frases en dos idiomas.
Y un modelo de lengua que calcula la probabilidad
de que una secuencia de palabras tenga sentido,
por ejemplo, con combinaciones de tres palabras o trigramas.
Dicho de otro modo, primero busca
coincidencias con memoria de traducción.
Y si no encuentra ninguna, completa con
la opción más probable según el contexto.
El modelo estadístico tiene varias ventajas.
Es más robusto.
Sirve para cualquier tipo de texto.
Puede resolver ambigüedades con base en probabilidad.
Pero también tiene sus limitaciones.
No entiende bien el contexto posterior.
No capta el significado profundo.
Y falla si encuentra palabras o estructuras desconocidas.
Todo claro hasta aquí, ¿verdad?
Perfecto, porque ahora vamos con el modelo más actual y avanzado.
La traducción automática neuronal.
Desde 2018, este enfoque ha supuesto un antes y un después.
Ya no se trata sólo de mejorar lo anterior,
sino de cambiar por completo cómo las máquinas entienden el lenguaje.
Todo parte de una idea clave.
La semántica distribucional.
¿Qué significa esto?
Pues básicamente se refiere a que el significado
de una palabra se puede inferir por las palabras que la rodean.
Es decir, si dos palabras aparecen en contextos
similares, probablemente signifiquen cosas parecidas.
Para aplicar esta teoría, los modelos neuronales
usan embeddings, que son representaciones
numéricas del significado de palabras y frases.
Imagina un espacio abstracto en muchas
dimensiones, donde cada palabra es un punto.
Si dos puntos están cerca, sus significados también lo están.
Estos embeddings se generan a partir de redes
neuronales profundas, entrenadas con enormes cantidades de texto.
Dentro de este enfoque destaca especialmente
el modelo Transformer, que trajo dos grandes innovaciones.
Embeddings dinámicos, que cambian según
en el contexto anterior y posterior de la
palabra, y mecanismos de atención, que detectan
qué partes del texto son más relevantes para generar la traducción.
Gracias a estas dos innovaciones, los modelos
neuronales permiten captar mejor la estructura
gramatical, entender mejor los significados y
traducir de forma mucho más precisa y fluida.
En resumen, hemos pasado de modelos que usaban
reglas fijas a modelos que aprenden de ejemplos.