Traduttore, traditore: as máquinas podem superar os humanos em precisão de tradução?

• Autores: von Hausen, Felipe, Muñoz, Cristóbal, Contreras, Carlos
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Lenguaje: inglés
• OAI Identifier: oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/26968
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/lenguaysociedad/article/view/26968
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Traducción Automática; Traducción Humana; Métrica BLEU; Precisión de Traducción; Análisis Comparativo; automatic translation; human translation; BLEU metric; translation accuracy; comparative analysis; tradução automática; tradução humana; métrica BLEU; precisão de tradução; análise comparativa

Este estudio examina la eficacia y precisión de la Traducción Automática (TA) en comparación con la Traducción Humana (TH), para lo cual utiliza la métrica Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) en la evaluación. El campo en rápida evolución de la traducción de idiomas, especialmente en el contexto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, requiere una evaluación crítica de la TA versus TH. Se busca comparar la calidad de las traducciones generadas por máquina de Google Translate, DeepL y ChatGPT 3.5 con traducciones humanas en el par lingüístico inglés-español. El estudio utiliza la métrica BLEU, comparando las traducciones máquina y humanas con un estándar profesional. Se utilizan datos de exámenes de estudiantes de traducción para las traducciones generadas por humanos. Nuestros hallazgos indican una mayor correlación estructural en las traducciones generadas por máquina de lo que se había informado anteriormente, sugiriendo una creciente competencia en la TA. Sin embargo, este estudio subraya la necesidad de una evaluación continua a medida que evolucionan las tecnologías de traducción.