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Lionbridge Machine Translation Tracker

Presentamos nuestra herramienta de evaluación que le permitirá escoger el motor de traducción que mejor se adapte a sus necesidades

Introducción

La traducción automática (TA) se instaló en la industria hace muchos años, pero recientemente ha evolucionado a una gran velocidad. Como las empresas producen un volumen de contenido con un crecimiento sin precedentes en diversos idiomas, comenzaron a ver a la traducción automática como una promesa de alcance extendido en un mundo cada vez más globalizado. 

Las empresas que desean implementar un tecnología de traducción automática tienen que analizar cuatro estrategias básicas: 

TA pública

Uso de servicios, como Google o Bing Translate. Cualquiera puede acceder a estos servicios rápidamente y sin coste alguno; sin embargo, no ofrecen funcionalidades más avanzadas, como la personalización de la terminología y que los datos se puedan volver a usar en otros servicios. 

TA en las instalaciones

Este enfoque asume que la empresa implementará el servidor de traducción automática en sus entornos de TI. Este método es muy seguro, pero tiene un coste significativo, su implementación es compleja y la administración requiere de un mantenimiento continuo.

TA en la nube

Funciona de manera similar a la TA pública y se aloja en la nube, pero tiene una instancia exclusiva para la empresa. Cualquier dato compartido con el servicio está bien protegido y no se comparte con terceros. Proporciona funciones adicionales con respecto a la personalización de la terminología y a otros beneficios, pero puede provocar el bloqueo de proveedores y una calidad inferior a la deseada de la traducción automática en diversos pares de idiomas. 

La mejor solución de TA

Es una plataforma única que le permite gestionar varios motores de traducción automática, proporcionando una sola capa de personalización de terminología, una interfaz fácil de administrar y la posibilidad de elegir los mejores motores para distintos pares de idiomas y tipos de contenido. 

Independientemente de la estrategia que se elija, escoger el motor adecuado puede ser difícil sin los datos y la experiencia apropiados. Con más de dos décadas de experiencia, Lionbridge es una empresa con vasto conocimiento de la traducción automática; además, ha recopilado una gran cantidad de datos lingüísticos y de calidad sobre la tecnología de la traducción automática que pueden ayudarle a tomar la decisión correcta. En esta página web, se proporciona información básica acerca del rendimiento de los motores de traducción automática para los pares de idiomas más frecuentes, a fin de ayudar a las empresas a tomar la decisión que mejor se adapte a su contenido. 

Si se pregunta cuál es el mejor motor de traducción automática (TA), la respuesta no es sencilla.


A la hora de elegir entre los numerosos sistemas de traducción automática que existen, es importante tener en cuenta que algunos motores se dirigen a una función o ámbito específicos. Si sus necesidades no coinciden con ellos, puede que ese motor no le ofrezca los resultados perfectos que necesita, por muy avanzado que sea. Para determinar la mejor opción, el primer paso es saber para qué va a utilizar la traducción automática.

Si busca un motor para uso general, Google Translate o Bing Translator pueden ser una buena solución. En cambio, si necesita servicios de traducción automática para un idioma o una temática concretos, puede obtener mejores resultados recurriendo a Amazon Translate o a DeepL Translator.

El evaluador Machine Translation Tracker de Lionbridge analiza todos los meses el rendimiento de los distintos motores para ayudarle a determinar cuál es el mejor para sus aplicaciones y combinaciones de idiomas. La próxima vez que se pregunte cuál es el mejor motor de traducción automática, reformule la pregunta: «¿Qué motor de TA es el mejor para mí?». Para encontrar la respuesta, confíe en la ayuda de Lionbridge.

¿Desea obtener más información sobre los diferentes tipos de tecnología aplicados a la traducción automática? Consulte nuestro blog: La traducción automática en la traducción.

Comentario de los expertos de Lionbridge

Octubre de 2023

A tenor del predominio y del potencial de la IA generativa y los modelos lingüísticos de gran tamaño, hemos mejorado el informe de la herramienta de seguimiento de la calidad de la traducción automática de Lionbridge. A partir de ahora, el informe incluirá los resultados de traducción de GPT-4, además de los de GPT-3.5 y Davinci y, como no podía ser de otra forma, los relacionados con el rendimiento del motor de TA neuronal.

¿Cuáles son nuestros últimos hallazgos? Algunas peculiaridades de GPT-4 dignas de mención.

Hemos detectado varios problemas en relación con GPT-4, entre los que se incluyen un bajo rendimiento, su incapacidad para ofrecer traducciones por diversos motivos y un comportamiento incoherente, por ejemplo, la ausencia de traducciones en algunas peticiones dentro de un conjunto.

Hallazgo n.º 1: GPT-4 no traduce algunos textos

GPT-4 no tradujo una oración concreta de nuestro conjunto para pruebas para la TA.

Tras analizar esta cuestión, hemos concluido que el problema residía en la presencia de un término con cierta connotación sexual en determinados contextos. Queremos dejar claro que la oración que utilizamos en nuestra prueba era completamente normal y aceptable. Sin embargo, por algún motivo, el término activó el filtro de contenido sexual GPT-4; posteriormente, la IA censuró la traducción de esa oración y, en consecuencia, no generó ningún resultado. Este resultado nos sorprendió por dos motivos:

Al usar ese término de manera aislada, no se produjo problema alguno.

El contexto de esa oración en concreto no tenía ninguna interpretación problemática.

Esta observación nos llevó a concluir que, quizás, una parte del mecanismo de filtrado de GPT-4 se basaba en una lista sencilla de palabras prohibidas que también incluye términos ambiguos. Este enfoque resulta problemático, ya que tiende a activarse en exceso y a provocar falsos positivos, un problema grave en el contexto de la traducción profesional.

Puesto que las anteriores tecnologías de traducción automática, como los motores de TA neuronal, no presentan este tipo de problema de filtrado de contenido, podemos concluir que se trata de una limitación propia de las tecnologías de LLM.

En contextos reales, esta limitación posee ciertas implicaciones. Por ejemplo, en el caso de que haya que traducir contenido médico relacionado con la ginecología o la educación sexual. Quizá le sorprenda comprobar que el LLM no traducirá parte del texto.

Lo más interesante es que este problema solamente apareció cuando tradujimos esta oración hacia un idioma en concreto, el chino, pero no al traducir hacia otras lenguas. Este resultado sugiere que el filtro se encontraba en el resultado de GPT-4. La solución consiste en desactivar los filtros de contenido para tareas de traducción.

Hallazgo n.º 2: variabilidad en el resultado de GPT-4

Tras cinco semanas de seguimiento, descubrimos que la traducción automática que ofrece el LLM genera resultados muy variables, especialmente en el caso de GPT-4.

Aunque esperábamos este resultado en el caso de la IA generativa, la variabilidad fue mucho más relevante de lo previsto, incluso cuando utilizamos los ajustes del parámetro de temperatura y máxima probabilidad (Top_p) para reducir la creatividad y lograr un resultado más determinista. El resultado de la traducción fue diferente cada una de las veces que ejecutamos GPT, incluso cuando realizamos las traducciones una tras otra.

Aunque difieren, las dos traducciones pueden ser aceptables. Sin embargo, este es otro aspecto que se debe controlar y que marca otra diferencia con respecto al paradigma anterior de la TA neuronal.

Por todo ello, comenzamos a intuir que este posible cambio de paradigma, de la TA neuronal a la TA mediante LLM, puede constituir no solo un cambio tecnológico, sino que también exige un cambio de mentalidad por nuestra parte. Es posible que tengamos que estar preparados para convivir con resultados menos deterministas, incluso cuando se utiliza el mismo texto de entrada y los mismos parámetros, y esperamos observar una mayor variabilidad de la que solíamos observar con la automatización actual.

Aunque en cierto modo es posible que tengamos que convivir con un mayor grado de incertidumbre, es posible utilizar algunos mecanismos y prácticas recomendadas para conseguir que esa variabilidad sea, hasta cierto punto, controlable.

Por último, al examinar nuestro gráfico, se observa que la reducción en la distancia de edición de GPT-4 no indica una menor calidad, sino que se trata de un simple reflejo de la variabilidad que presentan los resultados de GPT. Es posible que, el próximo mes, se observe una subida en esta línea. No se pierda este espacio para descubrir los futuros avances y obtener más información.

 

    —Rafa Moral, vicepresidente de Innovación de Lionbridge

Haga clic aquí para leer anteriores comentarios de expertos.

Evaluación del rendimiento general de la traducción automática
Comparación de los motores de traducción automática
Tiempo
Calidad por par de idiomas
Seleccione alemán, español, ruso o chino en el menú desplegable
Tiempo
Rendimiento por dominio
Seleccione el dominio y el tema en el menú desplegable
Tiempo

Para obtener más información sobre traducción automática y cononcer las próximas tendencias, lea nuestra publicación en el blog, El futuro de la tecnología lingüística: el futuro de la traducción automática.

Metodología Lionbridge Machine Translation Tracker

Lionbridge utiliza la distancia de edición inversa como un método de calificación. La distancia de edición es una medida de discrepancia entre las traducciones que emplea el número de caracteres (para los idiomas asiáticos) o de palabras (para los idiomas occidentales) que un posteditor humano debe modificar y lo convierte en una medida de calidad. Cuánto más alto sea el valor de la métrica, mejor será la calidad.

De los cuatro motores de traducción automática que evaluamos, la TA neuronal de Google y Bing arrojaron los mejores resultados en distintos pares de idiomas para casos de contenido general. No obstante, en ciertas combinaciones de idiomas, los motores de mayor especialidad tienen el mejor rendimiento: DeepL tiene las funciones más sólidas en alemán y Amazon arroja las mejores traducciones en chino.

Exención de responsabilidad

  1. Lionbridge evalúa mensualmente los motores de traducción automática que figuran en este informe.
  2. Los datos proporcionados son a modo ilustrativo y, en cada caso, se deben considerar y evaluar de manera individual.
  3. Este informe se genera basado en los datos de origen que los equipos de traducción automática de Lionbridge seleccionaron previamente. Los mismos datos de origen se envían a cada motor de traducción automática y par de idiomas cada vez que se realiza una evaluación, y se realizan comparaciones entre los motores de traducción.
  4. No se usaron datos de ningún cliente para generar este informe.

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