Un estudio empírico del alcance de la traducción automática del español al chino. Caso de estudio de GNMT sobre las expresiones metafóricas y metonímicas

La traducción automática es un tema fascinante. GNMT (Google Neural Machine Translation) por el uso del aprendizaje profundo, según Google, puede reducir la tasa de error en un 60%. Pero, ¿GNMT realmente es tan milagroso? ¿Cómo funciona en cuanto a la traducción entre el par de lenguas más habladas...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Zhi Chen
Format: Article
Language:deu
Published: Ediciones Complutense 2020-07-01
Series:Círculo de Lingüística Aplicada a la Comunicación
Subjects:
Online Access:https://revistas.ucm.es/index.php/CLAC/article/view/70560
Description
Summary:La traducción automática es un tema fascinante. GNMT (Google Neural Machine Translation) por el uso del aprendizaje profundo, según Google, puede reducir la tasa de error en un 60%. Pero, ¿GNMT realmente es tan milagroso? ¿Cómo funciona en cuanto a la traducción entre el par de lenguas más habladas en el mundo: chino y español? Sobre todo, ¿cómo funciona respecto a la traducción de las expresiones metafóricas y metonímicas? Ya que en el lenguaje natural está repleto de esta clase de expresiones. En este artículo intentaremos contestar a estas preguntas. A través de un pequeño muestreo de 37 expresiones metafóricas y metonímicas sobre el sustantivo «cabeza», vamos a observar la correlación entre la frecuencia de uso de un sintagma y su correspondiente calidad de traducción. Mediante la prueba t de student, hemos podido comprobar la hipótesis de que cuanto más alta es la frecuencia de uso, mejor resultado de traducción se da.
ISSN:1576-4737