Durante décadas, los científicos e ingenieros han estado trabajando arduamente para desarrollar todo el potencial de la traducción automática neuronal (NMT). Si bien los modelos de NMT como los utilizados por Microsoft Translator han transformado la forma en que nos comunicamos a nivel mundial, la industria de la traducción ahora gravita hacia nuevos avances, como los modelos de lenguaje pequeños (SML) o los modelos de lenguaje grandes (LLM) ajustados específicamente para tareas de traducción. Por ejemplo, Google ahora posiciona su nuevo LLM de traducción basado en Gemini como una solución para una amplia gama de casos de uso de traducción en comparación con su modelo NMT de uso común, Google Translate.   

A pesar de estos avances, la NMT todavía juega un papel en la traducción hoy en día. Ya sea traduciendo instantáneamente señales de tránsito a partir de una imagen o interpretando documentos comerciales y legales, NMT ha demostrado ser indispensable en numerosas industrias. Las empresas que aprovechan el poder de la traducción automática y la inteligencia artificial (IA) ahorran tiempo, rompen las barreras del idioma y llegan a los mercados internacionales más rápido que sus competidores que utilizan métodos de traducción tradicionales.

Aquí definiremos la traducción automática neuronal, cómo funciona y cuándo usarla para sus necesidades de traducción de idiomas para mejorar su alcance global.

 

¿Qué es la traducción automática neuronal?

La traducción automática neuronal utiliza redes neuronales para proporcionar traducciones precisas en varios idiomas. Los programas informáticos que emplean NMT traducen automáticamente el texto de un idioma a otro, aprovechando los patrones aprendidos de grandes conjuntos de datos.

No hace mucho tiempo, muchos consideraban que NMT era una herramienta de traducción inconsistente para traducir contenido importante o de alta visibilidad, especialmente a gran escala. Sin embargo, su capacidad para captar matices lingüísticos sutiles ha mejorado drásticamente en la última década. Ahora es un método de referencia para traducir texto, revolucionando nuestro enfoque de la traducción y localización de idiomas.

Por ejemplo, el software de traducción de IA, como el centro de traducción automática neuronal de Smartling, utiliza el aprendizaje automático para seleccionar el mejor motor de traducción automática, lo que garantiza resultados de traducción precisos en milisegundos. Smartling proporciona un espacio de trabajo central para procesar contenido multilingüe en varios métodos de traducción, flujos de trabajo y formatos de archivo. Es una herramienta de traducción invaluable para empresas internacionales que deben comunicarse en diferentes idiomas, produciendo traducciones de alta calidad en las que puede confiar.

 

¿Cómo funciona la traducción automática neuronal?

La traducción automática neuronal utiliza redes neuronales artificiales para imitar el proceso de traducción humana a un ritmo mucho más rápido. Estas redes comprenden capas de nodos interconectados que codifican el texto de origen, lo decodifican en el idioma de destino y emplean un mecanismo de atención para garantizar traducciones contextualmente precisas. Los modelos NMT aprenden de vastos conjuntos de datos de entrenamiento en cada lenguaje.

 

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal es un sistema informático diseñado para imitar la forma en que el cerebro humano procesa y aprende la información. Está formado por nodos interconectados, o "neuronas", que aprenden pasando información entre nodos y ajustando las conexiones en función de los datos de entrenamiento para minimizar los errores de predicción. Este proceso enseña a la red cómo interpretar y reaccionar a los datos, optimizando su rendimiento para una tarea asignada, como traducir texto.

 

¿Qué es la traducción de aprendizaje profundo?

La traducción del aprendizaje profundo es una rama avanzada de la IA que utiliza específicamente redes neuronales profundas. A diferencia de los modelos NMT tradicionales o "superficiales" que utilizan solo una o unas pocas capas, el aprendizaje profundo utiliza muchas capas para analizar y aprender de los datos lingüísticos. Esta profundidad permite una comprensión más rica de los matices, lo que mejora significativamente la precisión y la naturalidad de la traducción.

 

Diferentes tipos de modelos NMT

Hay dos tipos principales de modelos de traducción automática neuronal, cada uno con un enfoque único para traducir idiomas:

 

Modelos de transformadores

Los modelos de transformador procesan todas las palabras de una oración al mismo tiempo. Utilizan un sistema llamado autoatención, que pondera cada palabra en referencia a todas las demás palabras de la oración. Esto hace que sea fácil para estos modelos comprender las relaciones entre palabras, incluso si están muy separadas. Después de procesar las palabras, pasan la información a través de capas de retroalimentación para refinar su comprensión. La capacidad de procesar palabras en paralelo hace que los transformadores sean mucho más rápidos y potentes que los modelos más antiguos.

Los transformers pueden incluso traducir en escenarios de "disparo cero", lo que significa que pueden traducir entre pares de idiomas en los que no han sido entrenados basándose en los datos de entrenamiento de cada idioma individual. Esto los hace flexibles y buenos para predecir traducciones en numerosas combinaciones de idiomas.

 

Modelos RNN

Las redes neuronales recurrentes (RNN) procesan las palabras de forma secuencial, lo que significa que miran una palabra a la vez y pasan información de las palabras anteriores hacia adelante. Esto les ayuda a comprender patrones a lo largo del tiempo, pero también significa que tienen dificultades con oraciones largas porque pueden “olvidar” palabras anteriores. Dado que las RNN procesan la información paso a paso, también son mucho más lentas que los transformadores y no pueden manejar grandes conjuntos de datos. Los modelos RNN rara vez se utilizan ya que han sido reemplazados por transformadores, que son mucho más precisos y eficientes. 

 

Cuándo utilizar la traducción automática neuronal

La traducción automática neuronal ha evolucionado a lo largo de los años para adaptarse a innumerables casos de uso. A continuación se muestran algunas de sus aplicaciones más comunes en entornos empresariales:

 

Comunicación optimizada en el lugar de trabajo

NMT simplifica la comunicación entre los empleados y los departamentos de las empresas globales mediante la traducción de correos electrónicos, mensajes y documentos internos. Todos se mantienen en la misma página, sin importar de dónde sean o qué idioma hablen. Es una excelente manera de construir un equipo más fuerte y conectado.

 

Atención al cliente en tiempo real

Las empresas globales deben gestionar las consultas de los clientes de todos los mercados en los que operan. NMT permite la traducción en tiempo real de las consultas de los clientes y las respuestas de soporte, lo que permite a las empresas ayudar instantáneamente a los clientes en sus idiomas preferidos. Las operaciones internacionales ya no requieren un equipo de soporte multilingüe.

 

Grandes proyectos de traducción

NMT puede traducir sitios web completos, manuales de usuario y otros documentos de forma más barata y rápida que los traductores humanos. Las herramientas de traducción de IA, como el Centro de Traducción Automática Neuronal de Smartling , agilizan el proceso y proporcionan traducciones de alta calidad en poco tiempo. El centro NMT de Smartling es ideal para la localización de sitios web o actualizaciones de repositorios de contenido multilingüe.

 

Traducciones de contenido especializado

Las traducciones deben cumplir con regulaciones estrictas en industrias sensibles como la atención médica o las finanzas y preservar la jerga técnica. Los sistemas NMT se pueden entrenar con datos específicos del dominio, traduciendo fácilmente contenido complejo o confidencial mientras se mantiene el significado original.

 

Ventajas de la traducción automática neuronal

La integración de la traducción automática neuronal en su estrategia de traducción tiene numerosas ventajas.

    • Tiempo de publicación más rápido: Los motores NMT pueden traducir grandes cantidades de texto casi al instante, lo que permite una distribución más rápida de la información en varios idiomas. 
    • Ahorro de costes: Los servicios de traducción automática suelen ser más asequibles que la traducción humana.
    • Escalabilidad mejorada: NMT puede traducir grandes volúmenes de texto sin un aumento proporcional de los costes. Esta escalabilidad ayuda a las empresas de todos los tamaños a ampliar su alcance global.
    • Coherencia lingüística: NMT utiliza términos coherentes en todo el material traducido gracias a la memoria de traducción. Esta uniformidad fortalece la voz de una marca al tiempo que mantiene la claridad.
    • Personalización: El entrenamiento de motores NMT personalizados con terminología específica de la empresa produce traducciones de mayor calidad. Además, los sistemas NMT aprenden y mejoran con el tiempo, mejorando continuamente la precisión de la traducción.
    • Exactitud de los hechos: NMT ofrece resultados altamente precisos con consistencia. Si bien los LLM ajustados son cada vez más populares, introducen la posibilidad de alucinaciones que pueden disminuir la precisión sin la mitigación adecuada.
    • Utilidad: Los modelos NMT son fáciles de entender, configurar y ejecutar traducciones para una variedad de casos de uso.

 

Prácticas recomendadas para incorporar NMT en sus flujos de trabajo

La incorporación de la traducción automática neuronal puede mejorar significativamente la eficiencia de la traducción y reducir los costos. Estas mejores prácticas ajustarán su proceso de NMT:

  • Seleccione un motor de traducción automática adecuado: No todos los motores NMT son ideales para todos los escenarios. Evalúe las opciones en función de los precios, los pares de idiomas admitidos, las funciones de personalización y la facilidad de integración en sus sistemas existentes. Una elección bien pensada se alineará con sus necesidades y presupuesto únicos.
  • Aproveche los motores optimizados para dominios: Si su industria se basa en terminología técnica o científica, considere usar un motor entrenado para su dominio. Si no hay disponible un motor previamente entrenado, puede intentar entrenar uno personalizado. Puede actualizarlo con el tiempo a medida que evolucionen sus necesidades.
  • Prepara tu contenido con la preedición: Un texto estructurado y sin ambigüedades ofrece los mejores resultados de traducción. La preedición puede reducir los errores y mejorar la precisión de la traducción.
  • Supervisar y evaluar la calidad de la traducción: Establezca un bucle de retroalimentación para evaluar regularmente su producción de NMT. Puntúa automáticamente tu contenido para evaluar la calidad general de tus traducciones. A continuación, seleccione una muestra de estos resultados para que la revisión humana pueda comparar las puntuaciones automatizadas con los estándares lingüísticos. Este método le ayuda a estimar la cantidad de posedición que necesita un texto traducido, si es que necesita alguno.

 

Un centro centralizado para una traducción automática más inteligente

No puede confiar en una solución única para todos los casos para ampliar sus esfuerzos de localización. Los motores de traducción automática sobresalen en áreas especializadas. Algunos son ideales para industrias o dominios especializados, mientras que otros funcionan mejor con pares de idiomas o tipos de contenido específicos. Limitarse a un solo motor significa perderse todo el potencial de la traducción impulsada por IA.

Con la selección automática de MT de Smartling, no tiene que conformarse con una sola solución. Integrada en nuestro Centro de traducción automática neuronal, la selección automática te da acceso a los principales motores, como DeepL, Microsoft Translator y Google Translate, que trabajan juntos para ofrecer resultados rápidos, precisos y escalables. Al seleccionar automáticamente el mejor motor de traducción automática para su par de contenido y configuración regional, la selección automática produce traducciones de un 350% más de calidad para mejorar su SEO multilingüe y la comunicación de marca.

La tecnología de traducción actual abarca mucho más allá de la NMT. La próxima generación de soluciones de traducción, como AI Translation de Smartling, aprovecha tanto NMT como LLM para lograr resultados aún más eficientes y fluidos.

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