Detrás de este procedimiento aparentemente de simple miente una operación cognoscitiva complejo . Para descifrar el significado del texto original en su totalidad, el traductor debe interpretar y analizar todas las características del texto, de un proceso que requiera el conocimiento profundizado de la gramática, semántica, sintaxis, de los idiomas etc., de la lengua orígen, tan bien como la cultura de sus altavoces. El traductor necesita el mismo conocimiento profundizado re-codificar el significado en la lengua objetivo .

En esto miente el desafío en la traducción automática: cómo programar una computadora que " understand" un texto como persona hace, y ése " create" un nuevo texto en la lengua objetivo que " sounds" como si haya sido escrito por una persona.

Este problema se puede abordar de un número de maneras.

Acercamientos

Se discute a menudo que el éxito de la traducción automática requiere el problema de comprensión de lenguaje natural ser solucionado primero.

Generalmente, los métodos basados en las reglas analizan un texto, creando generalmente una representación intermediaria, simbólica, de la cual el texto en la lengua objetivo se genera. Según la naturaleza de la representación intermediaria, un acercamiento se describe como la traducción automática interlingual o traducción automática de transferencia . Estos métodos requieren los léxicos extensos con el morfológico, sintáctico, e información semántica, y los sistemas de reglas grandes.

Dado bastantes datos, los programas de la traducción automática trabajan a menudo bien bastante para un nativo de una lengua para conseguir el significado aproximado de qué es escrita por el otro nativo. La dificultad está consiguiendo bastantes datos de la clase correcta para apoyar el método particular. Por ejemplo, la recopilación multilingüe grande de los datos necesarios para que los métodos estadísticos trabajen no es necesaria para los métodos gramática-basados. Pero por otra parte, los métodos de la gramática necesitan a lingüista experto diseñar cuidadosamente la gramática que utilizan.

Para traducir entre las idiomas estrechamente vinculadas, una técnica designada Bajo-transfiere la traducción automática puede ser utilizada.

Diccionario-basado

considera también: el Diccionario-basó el

la traducción automática

La traducción automática puede utilizar un método basado en entradas del diccionario, así que significa que lo hacen las palabras serán traducidas como diccionario - palabra por palabra, generalmente sin mucha correlación de significar entre él.

Estadístico

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estadístico de la traducción automática

Intentos estadísticos de la traducción automática para generar traducciones usar los métodos estadísticos basados en recopilaciones de texto bilingüe, tales como la recopilación canadiense de Hansard, el expediente inglés-francés del parlamento canadiense y EUROPARL, el expediente del Parlamento Europeo . Donde están disponibles tales recopilaciones, los resultados impresionantes se pueden alcanzar traduciendo los textos de una clase similar, pero tales recopilaciones siguen siendo muy raras. El primer software estadístico de la traducción automática era el CANDIDE IBM . Google utilizó el SYSTRAN por varios años, pero ha cambiado a un método estadístico de la traducción en octubre de 2007. Recientemente, mejoraron sus capacidades de la traducción mediante la entrada aproximadamente 200 mil millones palabras de los materiales de Naciones Unidas para entrenar a su sistema. La exactitud de la traducción ha mejorado.

Example-based

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Example-based de la traducción automática

El acercamiento Example-based de la traducción automática (EBMT) es caracterizado a menudo por su uso de una recopilación bilingüe como su base de conocimiento principal, en run-time. Es esencialmente una traducción por la analogía y puede ser visto como puesta en práctica del acercamiento del razonamiento basado en la casuística del aprendizaje de máquina .

Interlingual

considera también:

interlingual de la traducción automática

La traducción automática interlingual es un caso de los acercamientos basados en las reglas de la traducción automática. En este acercamiento, la lengua orígen, es decir el texto que se traducirá, se transforma en un interlingual, es decir representación de source-/target-language-independent. La lengua objetivo entonces se genera fuera de la interlingua .

Temas importantes

Desambiguación

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la desambiguación del sentido de palabra

Preocupaciones de la desambiguación del sentido de palabra que encuentran una traducción conveniente cuando una palabra puede tener más de uno el significar. El problema primero fue suscitado en los años 50 por la Barra-Hillel de Yehoshua. Él precisó eso sin un " encyclopedia" universal;, una máquina nunca podría distinguir entre los dos significados de una palabra. Hay hoy acercamientos numerosos diseñados para superar este problema. Pueden ser divididos aproximadamente en " shallow" acercamientos y " deep" acercamientos.

Los acercamientos bajos no asumen ningún conocimiento del texto. Aplican simplemente métodos estadísticos a las palabras que rodean la palabra ambigua. Los acercamientos profundos presumen un conocimiento comprensivo de la palabra. Hasta ahora, los acercamientos bajos han sido más acertados.

Entidades nombradas

Relacionado con el nombró el reconocimiento de la entidad en la extracción de información .

Historia

considera también: Historia la traducción automática La historia de la traducción automática comienza en los años 50, después de la Segunda Guerra Mundial . El experimento (1954) de Georgetown implicó la traducción completamente automática sobre de sesenta oraciones rusas en el inglés. El experimento era un gran éxito y llevado en una era de financiación substancial para la investigación de la traducción automática. Los autores demandaron que en el plazo de tres a cinco años, la traducción automática sería un problema solucionado.

El progreso verdadero era mucho más lento, sin embargo, y después del informe de ALPAC (1966), que encontró que la investigación diez-año-larga no había podido satisfacer expectativas, el financiamiento fue reducido grandemente. El comenzar a el final de los '80, como energía de cómputo aumentó y llegó a ser menos costoso, más interés fue demostrado en los modelos estadísticos para la traducción automática .

Usos

A pesar de sus limitaciones inherentes, los programas de la TA se utilizan en todo el mundo. El usuario institucional más grande es probablemente la Comisión Europea, que emplea una versión alto-modificada para requisitos particulares del sistema de TA comercial de SYSTRAN para traducir automáticamente un de gran capacidad de los bosquejos preliminares del documento para el uso interno.

Las traducciones globales, una empresa de traducción del en el los E., han estado desarrollando los diccionarios especializados para la traducción automática de las ofertas para las compañías de las telecomunicaciones . Debido a alto - la naturaleza técnica de estos documentos, que son a menudo muy grandes en volumen, calidad de la traducción automática mejora dramáticamente en proporción con la recopilación de texto que se importa en los diccionarios.

Una empresa de traducción danesa, Lingtech A/S, ha estado traduciendo solicitudes de patente de inglés al danés desde 1993, usar un sistema basado en las reglas propietario de la traducción automática, PaTrans, trabajando junto con la herramienta traducción-memoria-basada comercial del CAT de Trados .

El español Periódico de Catalunya diario se traduce español al catalán con un sistema de TA.

El Toggletext utiliza un sistema de transferencia (conocido como Kataku) para traducir entre el inglés y el indonesio.

El Google ha demandado que los resultados prometedores fueron obtenidos usar un motor estadístico propietario de la traducción automática. El motor estadístico de la traducción usado en las herramientas de lengua de Google para el inglés inglés y chino árabe del <-> del <-> tiene una cuenta total de 0.4281 sobre la cuenta de BLEU-4 de IBM del subcampeón de 0.3954 (verano 2006) en las pruebas conducidas por el instituto nacional para los estándares y la tecnología. El Uwe Muegge ha ejecutado un Web site de la versión parcial de programa que utiliza un de lenguaje controlado conjuntamente con la herramienta de Google para producir las traducciones automáticas completamente automáticas, de alta calidad de sus Web site ingleses, alemanes, y franceses.

Con el foco reciente en terrorismo, las fuentes militares en los Estados Unidos han estado invirtiendo cantidades de dinero significativas en la ingeniería de lenguaje natural. En-Q-Teléfono (un fondo del del capital de riesgo, financiado en gran parte por la área de inteligencia de los E., para estimular nuevas tecnologías a través de empresarios del sector privado) sacó a colación a compañías como el tejedor de la lengua. La comunidad militar está actual interesada en la traducción y el proceso de idiomas como el árabe, el Pashto, y el Dari . La oficina de la tecnología de la tratamiento de la información en el DARPA recibe programas como las MAREAS y el traductor de Babylon. La fuerza aérea de los E. ha concedido un contrato $1 millones para desarrollar una tecnología de la traducción de lengua.

Evaluación

considera también: Evaluación la traducción automática Hay varios medios para evaluar el funcionamiento de los sistemas de la traducción automática. El viejo es el uso de jueces humanos de determinar la calidad de una traducción. Más recientes, los medios automatizados de la evaluación incluyen el BLEU, NIST y el METEORITO .

Confiando exclusivamente en la traducción automática no hace caso que la comunicación en la lengua humana es el contexto - encajado, y que toma a ser humano para comprender adecuado el contexto del texto original. Incluso las traducciones puramente humano-generadas son error propenso. Por lo tanto, para asegurarse de que una traducción producida por máquina esté de calidad publicable y útil a un ser humano, debe ser repasado y ser corregido por un ser humano.

Tiene, sin embargo, afirmado que que en ciertos usos, e. descripciones de producto escritas en un de lenguaje controlado, Diccionario-basó un el sistema de la traducción automática tiene, en un ambiente de producción, resultados perfectos producidos de la traducción que no requieren ninguna intervención humana.

Ver también