Traducción automática para sitios web

Los sistemas de traducción automática no comprenden los idiomas como los humanos. En cambio, sus traducciones son generadas por probabilidades, las mejores conjeturas, para determinar qué frases traducidas deben usarse. Conozca los pros y los contras de esta tecnología disruptiva.

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Secciones

Introducción

A menudo se considera que la traducción automática es una solución fácil y económica para el complicado problema de traducir contenido digital y fuera de línea a gran escala.

Hay una buena razón para esto; después de todo, los enfoques innovadores, como la traducción automática neuronal, están mejorando cada día y pueden mejorar iterativamente su calidad de traducción con el tiempo. Y como técnicamente no requieren participación humana para generar traducciones, la traducción automática es sustancialmente más asequible que la traducción humana.

De hecho, puede haber un día dentro de esta década o dos en que las traducciones automáticas parezcan tan fluidas y auténticamente humanas que no se necesitarán lingüistas profesionales .

Estamos muy lejos de ese posible futuro... Y mientras tanto, las revolucionarias tecnologías que impulsan la traducción automática aún no han llegado a "ahí". No es la respuesta para todos los casos de uso de traducción.

En esta sección se analiza más de cerca la evolución de la traducción automática y se abordan varios temas que debe tener en cuenta al examinar las opciones para traducir su sitio web, como:

Las innovaciones de la traducción automática neuronal (NMT): NMT utiliza una compleja "red neuronal" informática que procesa la información de una manera no lineal, como lo hace el cerebro humano. Gracias a este gran avance, las plataformas NMT ofrecen traducciones mucho más precisas y matizadas que otras tecnologías NMT.

Los beneficios de la NMT: Analizaremos detenidamente las muchas ventajas de usar NMT para la traducción de sitios web, incluyendo su bajo costo, producción rápida y aplicaciones de bajo riesgo en nuevos mercados. La NMT también puede "aprender", lo que permite a las empresas mejorar aún más la calidad de la traducción.

Los desafíos de la NMT: La NMT tiene algunos inconvenientes, y los exploraremos. Por ejemplo, tienden a quedarse cortos cuando se les presenta contenido especializado, como material técnico, científico o legal.

NMT y SEO Internacional: También le advertimos acerca de depender de la NMT para optimizar de forma efectiva su sitio web traducido para la búsqueda orgánica multilingüe. (Alerta de spoiler: no se recomienda).

Las mejores aplicaciones de NMT: Dejando lo mejor para el final, presentaremos una forma inteligente de maximizar la efectividad de la NMT para la localización de sitios web y al mismo tiempo garantizar traducciones perfectas donde usted, y los visitantes de su sitio web multilingüe, más lo necesitan.

La historia y los usos comunes de la traducción automática

La traducción automática, a veces llamada traducción automática, es la aplicación de software para traducir texto de un idioma a otro sin participación humana. La calidad lingüística de las traducciones automáticas ha mejorado notablemente en los últimos años... y especialmente desde 2016, cuando Google presentó su innovador sistema de traducción automática neuronal .

En esencia, Los sistemas de traducción automática no comprenden los idiomas como los humanos. En cambio, sus traducciones se generan mediante probabilidades, las mejores conjeturas, para determinar qué palabras y frases traducidas deben usarse .

Dado que la traducción automática no requiere ningún esfuerzo humano para generar texto traducido, ofrece varias ventajas para las organizaciones que desean utilizarla, como:

  • Es más económica que la traducción humana
  • El contenido, como cientos de páginas web o documentos offline, se puede traducir rápidamente
  • Al usar las soluciones de traducción automática más nuevas, la calidad de la traducción puede mejorar con el tiempo al "enseñar" al software contenido adicional

La traducción automática también tiene sus inconvenientes, principalmente porque no entiende completamente cómo los seres humanos realmente hablan entre sí.

  • La traducción automática a menudo genera traducciones que reflejan una elección de palabras y fluidez simplistas, especialmente cuando se compara con traducciones hechas por personas
  • Por lo general el software no distingue las variaciones regionales o de dialectos
  • Las palabras desconocidas, como los modismos, suelen obstaculizar los sistemas de traducción automática

Existen formas de mitigar estas deficiencias, aunque a menudo requieren tiempo, esfuerzo y recursos adicionales, tales como:

  • Los usuarios pueden editar contenido traducido automáticamente después de que se haya generado
  • Algunas metodologías de traducción automática pueden "entrenarse" de forma iterativa con contenido bilingüe para mejorar las traducciones
  • El contenido traducido automáticamente se puede aplicar a casos de uso en los que no se requiere una fluidez lingüística matizada, como las especificaciones y descripciones de los productos

Echemos un vistazo más de cerca a los diferentes tipos de traducción automática disponibles para las organizaciones hoy en día.

Tipos de traducción automática

La traducción automática tiene tres enfoques:

  • Traducción automática basada en reglas
  • Traducción automática estadística
  • Traducción automática neuronal

Traducción automática basada en reglas

La traducción automática basada en reglas aplica un conjunto específico de reglas programáticas, creadas manualmente por programadores y lingüistas, que asignan un diccionario de frases y palabras traducidas a frases y palabras comparables en un idioma de origen.

Estas reglas se pueden ajustar con el tiempo para mejorar la calidad de la traducción.

Debido a la alta participación de la programación y la selección manual de palabras, la traducción automática basada en reglas genera resultados de traducción más predecibles que otros métodos, como la traducción automática estadística. Si bien esta previsibilidad en la elección de palabras puede hacer que las traducciones sean más fáciles de revisar por parte de los editores, el resultado suele ser:

  • Gramaticalmente poco sofisticado
  • Lingüísticamente inclinado

Además, la construcción de diccionarios para estos sistemas requiere mucho tiempo y es costosa. Las reglas programáticas también son difíciles de hacer para frases ambiguas y modismos.

Traducción automática estadística

La traducción automática estadística se considera un paso adelante de la traducción basada en reglas. Está inspirado en la teoría de que el lenguaje tiene una lógica inherente que puede resolverse matemáticamente.

El concepto, en su forma más simple, es que un sistema computacional identifica "conclusiones" en el idioma traducido de destino en función de lo que ya existe en el idioma de origen.

El proceso comienza con un amplio conjunto de datos de traducciones anteriores aprobadas. Este contenido traducido se compara con el contenido en el idioma de origen; Las traducciones se seleccionan en función de su probabilidad estadística de ser correctas.

Esto genera traducciones más precisas que son mucho más fluidas (y menos predecibles) que la traducción basada en reglas. Pero este modelo también tiene deficiencias:

  • Las oraciones más largas se pueden dividir en varias oraciones, mientras que las oraciones más cortas pueden fusionarse
  • La gramática de algunos idiomas desafía el "emparejamiento de palabras" convencional en una base de datos, creando traducciones que son difíciles de entender
  • Los modismos, el orden de palabras específico del idioma y las palabras "fuera de vocabulario" (no almacenadas en la base de datos) también confunden los sistemas de traducción automática estadística

NMT: Fuera lo viejo, dentro lo nuevo

Tanto la traducción automática basada en reglas como la traducción automática estadística son tecnologías antiguas que reconocen texto a nivel de palabra, frase o sintaxis. Este enfoque examina el contenido de una oración en un nivel granular, pero no tiene en cuenta el contenido completo, o el contexto, de toda la oración. Como resultado, las traducciones sufren.

Por el contrario, la última innovación en traducción automática, llamada traducción automática neuronal (NMT), procesa la información de manera similar al cerebro humano: de forma no lineal, utilizando diferentes capas de una red neuronal. Esto permite que las plataformas de traducción automática neuronal lean y traduzcan contenido a un nivel de oraciones más holístico, lo que da como resultado traducciones mucho más precisas y matizadas.

Profundicemos un poco más en la traducción automática neuronal.

Traducción automática neuronal

NMT es la forma más avanzada de software de traducción automática disponible en la actualidad. Con los recientes avances en IA de autoaprendizaje, aprendizaje profundo y big data, los sistemas de NMT esencialmente "aprenden" nuevos idiomas y aplican el conocimiento lingüístico para producir repetidamente contenido traducido que es más preciso que otros enfoques de traducción automática.

Por ahora, todos los principales proveedores de traducción automática utilizan NMT. Se está convirtiendo rápidamente en una forma viable y asequible de traducir contenido online y offline para mercados multilingües.

Beneficios de la traducción automática neuronal para sitios web

Gracias a los recientes avances tecnológicos, las empresas pueden beneficiarse de la NMT de varias maneras, incluyendo:

Calidad

NMT traduce contenido a idiomas muy hablados con muchos menos errores que la traducción automática tradicional.

Alto volumen, bajo costo

NMT puede localizar grandes volúmenes de contenido, como páginas y descripciones de productos, documentos offline o contenido generado por el usuario, casi al instante, por una fracción del costo de la traducción humana.

Expansión internacional de bajo riesgo

Con NMT, las empresas pueden minimizar sus gastos en traducción mientras prueban las aguas en nuevos mercados en línea. Los sitios web localizados exitosos se pueden mejorar con traducciones realizadas por profesionales según sea necesario.

Aplicación flexible

Las empresas con presupuestos reducidos pueden crear experiencias de cliente localizadas de forma asequible, con la flexibilidad de aplicar traducciones humanas a contenido estratégicamente crítico dentro de los límites de gasto.

Localización integral de CX

Dependiendo de su proveedor de traducción, su empresa también puede aplicar NMT a otras funciones, como:

  • Localización de imágenes, multimedia, aplicaciones web y contenido de terceros
  • Localización del contenido de las redes sociales y análisis del sentimiento en tiempo real de las publicaciones en redes sociales de clientes multilingües
  • Traducción instantánea para aplicaciones de chat o correo electrónico

Enseñable

Las organizaciones pueden mejorar la calidad de traducción de su contenido NMT "capacitando" los patrones lingüísticos de la base de datos con contenido adicional. Esto se logra editando la salida de NMT con un traductor humano y volviéndola a enseñar al sistema.

Los sistemas de NMT son más efectivos cuando han sido entrenados con este contenido bilingüe y aprenden las reglas lingüísticas necesarias para comprender e interpretar los patrones del lenguaje.

Esta es la mejor manera de obtener los resultados más precisos que reflejen la voz y el mensaje de una marca.

Desafíos de la traducción automática neuronal para sitios web

A pesar de su capacidad para entregar traducciones muy superiores en comparación con otros enfoques de traducción automática , NMT no está exento de defectos. Estas son algunas de ellas:

  • Largos procesos de "enseñanza"; entrenar un sistema NMT requiere mucha energía y tiempo
  • Uso inconsistente de palabras, que puede confundir a los lectores o socavar la credibilidad de una marca
  • Incapacidad para traducir palabras fuera del vocabulario de la base de datos NMT
  • Manejo poco sofisticado de textos creativos matizados, como juegos de palabras

Traducción automática y SEO internacional

Cuando se trata de contenido digital, la traducción asume una carga secundaria: el SEO internacional. Y aunque la traducción automática puede ser práctica para traducir una frase corta de un contenido, no es ideal para gestionar la traducción de sitios web a gran escala.

Las razones:

Las propias directrices de calidad de Google penalizan las clasificaciones de los motores de búsqueda de los sitios web que utilizan contenido automatizado. Esto incluye el texto traducido por una herramienta automatizada sin revisión o curación humana antes de su publicación.

Por lo tanto, si solo emplea soluciones como Google Translate para presentar contenido en varios idiomas en su sitio, corre el riesgo de que Google penalice al sitio por hacerlo. Las clasificaciones más bajas en los motores de búsqueda pueden ser paralizantes para las empresas que buscan establecer la credibilidad y la presencia de la marca en mercados nuevos y desconocidos.

Google también tiene normas de calidad sumamente exigentes en lo relativo a arquitectura de sitios web. Esto incluye la localización y traducción de sitios web.

Esto significa que debe quedar claro para los visitantes de su sitio web, y para todos los motores de búsqueda, cómo se desarrolla y organiza su contenido traducido para que sea fácil de encontrar, navegar por él y comprender.

Aquí está el problema:

  • Las soluciones de traducción automática, como Google Translate, pueden complicar esta tarea
  • En realidad, no crean un "hogar" para el contenido traducido en su sitio
  • Como solo se limitan a "cubrir" su contenido con palabras traducidas a otro idioma, los traductores automáticos evitan crear arquitecturas de sitio y mapas de sitio claros para el contenido en varios idiomas

Irónicamente, la solución de traducción automática de Google se queda corta en un área crítica: la optimización de motores de búsqueda.

La aplicación ideal de la traducción automática neuronal para sitios web

Para las empresas que desean aprovechar los beneficios rentables y económicos de la NMT sin arriesgar la reputación de su marca con una elección de palabras inconsistente, los mejores proveedores de traducción ofrecen un enfoque híbrido, que combina NMT con traducciones profesionales expertas. Esto ofrece una eficiencia, precisión y flexibilidad inigualables.

Las empresas pueden aplicar un enfoque NMT + humano a casos de uso como:

  • Uso de NMT para áreas de gran volumen y poco tráfico, y traducción humana para áreas sensibles a la marca o de alto tráfico, como páginas de inicio y páginas de destino
  • Traducir todo el contenido con NMT y aplicar la posedición con un lingüista humano en secciones o páginas seleccionadas
  • Lanzar un proyecto de localización digital con NMT y actualizar a traducción humana más adelante, según lo permitan las necesidades comerciales y el presupuesto

Los expertos en tecnología de traducción predicen que la NMT es el futuro de la localización digital. Sin embargo, en su estado actual, se requiere más innovación antes de que la NMT supere a la traducción humana como la mejor y más precisa forma de localizar contenido.

La mejor manera en que las empresas globales pueden usar NMT es aprovechar un enfoque híbrido que combine sus beneficios rentables y que ahorran tiempo con la fluidez lingüística, cultural e industrial incomparable de los traductores profesionales.

Obtenga más información sobre la traducción de sitios web en nuestra guía definitiva para la traducción de sitios web.

 

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