Si traduce más de 500.000 palabras al año en un dominio restringido (campo del conocimiento especializado), le recomendamos que considere la posibilidad de que le desarrollemos su propia solución de traducción automática estadística – SMT (en sus siglas inglesas). Es muy probable que ya posea suficiente volumen de datos como para crear su propio modelo del lenguaje y entrenar un motor específico.
Igual piensa que se trata de un ejercicio de desarrollo costoso en comparación con los entornos de traducción asistida por ordenador – CAT o en los sistemas no adaptados de traducción automática basada en reglas. Pero no tiene porqué ser así en absoluto.
Considere los gastos ocultos y las limitaciones de los sistemas CAT:
- Producción siempre dependiente de las coincidencias y similitudes en las memorias de traducción (TMs).
- Ninguna capacidad de respuesta rápida, ni siquiera para adivinar de qué va el texto.
- Límite de producción humana.
- Deficiencias propias de la dependencia del traductor, que se pueden dar en varios momentos del proceso traductológico humano (teclear, pensar, investigación terminológica).
- Costes de licencia.
- Dependencia tecnológica de una tercera parte.
Frente a eso:
- Un sistema de traducción automática (MT) puede proporcionar resultados donde una herramienta TM/CAT da una coincidencia de 0% (y se ha de pagar una nueva traducción).
- Mejor output lingüístico “per cápita” como resultado del rápido output inicial del sistema y la posedición.
- No se desaprovecha tiempo de talento humano escribiendo la traducción.
- No se desaprovecha tiempo de talento humano pensando la traducción.
- El talento humano se destina a mejorar la traducción.
- Productividad individual muy superior.
- Pago único: Ud. será el propietario del sistema customizado que le creemos. Las actualizaciones del motor, recomendables un par de veces al año, son sencillas y no resultan costosas en tiempo o dinero. Podemos formar a su plantilla (a nivel de programador de sistemas) para que aprenda a reentrenar el motor o bien se la reentrenamos nosotros a un precio módico.
En base a nuestra experiencia podemos afirmar que las antiguas herramientas CAT han pasado a ser herramientas de posedición, reutilizando entonces resultados de TM y combinándolos con input SMT.
Los sistemas MT basados en reglas pueden ser útiles en el caso de aplicaciones con lenguajes controlados, combinaciones lingüísticas de idiomas emparentados o que se prestan a analogías. Si bien resultan útiles cuando se establecen equivalentes A = B, estos sistemas no se recomiendan en aplicaciones donde se requiere un cierto grado de flexibilidad o en entornos mixtos.
Póngase en contacto con nuestro Equipo de Consultoría para más información, los datos necesarios para comenzar y una estimación.
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