• Descripción

Esta asignatura ofrece una panorámica de las diferentes estrategias de traducción automática desde una orientación muy práctica. Los alumnos aprenderán a utilizar, entrenar y evaluar sistemas de traducción automática reales.

A la vez que se van conociendo las principales estrategias de traducción automática, sus puntos fuertes y sus limitaciones se irá abordando la labor de la posedición de traducción automática. El hecho de conocer a fondo las estrategias de traducción automática ayudará al estudiante en la tarea de posedición, ya que podrá centrarse en los aspectos más problemáticos del sistema de traducción empleado.

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

Es indudable que la Traducción Automática se está utilizando de manera sistemática en la traducción profesional, al menos para determinados pares de lenguas y especialidades. Las nuevas técnicas de Traducción Automática, especialmente la neuronal, están mejorando de manera muy significativa los resultados. La visión de la Traducción Automática como enemiga del profesional de la traducción automática se está abandonando y ahora se ve como una aliado imprescindible en muchos ámbitos. La Traducción Automática se está utilizando de manera combinada con la traducción asistida y los profesionales de la traducción deben conocer a fondo las técnicas y sistemas, para determinar si es provechoso utilizar un sistema de Traducción Automática en una determinada situación y cuál sería el más adecuado.

Además en los últimos años ha surgido un nuevo perfil profesional: el posteditor de Traducción Automática, que edita el resultado de una traducción automática para adecuarlo a la calidad requerida por el cliente.

• Campos profesionales en el que se proyecta

Esta asignatura es de gran interés para los traductores profesionales de cualquier ámbito y para aquellos profesionales que deseen formarse específicamente para trabajar como posteditor de traducción automática.

• Información previa a la matrícula

Esta asignatura no tiene requisitos previos pero es recomendable haber cursado las siguientes asignaturas: 21.522 - Lengua y tecnologías y Tecnologías del lenguaje.

• Objetivos y competencias

• Contenidos

1. Técnicas y sistemas de traducción automática

1.1. La traducción automática por transferencia sintáctica: Apertium

1.2. La traducción automática estadística: Moses

1.3 La traducción automática neuronal: Marian

2. La posedición de traducción automática

• Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura

• Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo

Materiales
PID_00253348 Lucía Guerro - La postedición de traducción automática (castellano)

PID_00253346 Lucía Guerro - La postedició de traducció automàtica (catalán)

Site de l'assignatura (en castellano): https://sites.google.com/a/uoc.edu/traduccion-automatica-y-postedicion/ 

Otras lecturas:

Historia y evolución de la traducción automática:

Carla Parra Escartín (2011) Historia de la traducción automática. La linterna del traductor núm. 6. http://www.lalinternadeltraductor.org/n6/traduccion-automatica.html

Carla Parra Escartín (2017) ¿Cómo ha evolucionado la traducción automática en los últimos años? La linterna del traductor nú. 16. http://www.lalinternadeltraductor.org/n16/traduccion-automatica.html

Para profundizar un poco más sobre la historia de la traducción automática se puede leer:

W. John Hutchins (2010) Machine translation: a concise history. Journal of Translation Studies, vol.13, nos.1-2. Special issue: The teaching of computer-aided translation, ed. Chan Sin Wai. (Chinese University of Hong Kong, 2010); pp.29-70. http://www.hutchinsweb.me.uk/CUHK-2006.pdf

Traducción automática de transferencia

Carme Armentano-Oller, Antonio M. Corbí-Bellot, Mikel L. Forcada, Mireia Ginestí-Rosell, Marco A. Montava, Sergio Ortiz-Rojas, Juan Antonio Pérez-Ortiz, Gema Ramírez-Sánchez, Felipe Sánchez-Martínez (2007) "Apertium, una plataforma de código abierto para el desarrollo de sistemas de traducción automática", in Proceedings of FLOSS (Free/Libre/Open Source Systems) International Conference ((7-9/03/2007, Jerez de la Frontera, Spain)) , p. 5--20 http://www.dlsi.ua.es/~mlf/docum/armentano07p.pdf

Traducción automática estadística

Philipp Koeh (2009) Statístical Machine Translation. Cambridge University Press. Capítulo 5. Phrase-Based Methods. pp. 127-153 (Disponible en versión digital en la biblioteca de la UOC)

Traducción automática neuronal

Es una lectura optativa, bastante complicada. Sólo para ampliar conocimientos. No será objeto de preguntas en PECs ni exámenes.

Philip Koehn (2017) Neural Machine Translation. https://arxiv.org/abs/1709.07809

De la página 1 a la 58, es decir los apartados:

13.1. A short history

13.2. Introduction to Neural Networks

13.3. Computation graphs

13.3. Neural Language Models

13.5. Neural Translation Models

Posedición

PID_00253348 Lucía Guerro - La postedición de traducción automática (castellano)

PID_00253346 Lucía Guerro - La postedició de traducció automàtica (catalán)

Evaluación de traducción automática

Aaron Li-Feng Han, Derek Fai Wong (2016) Machine Translation Evaluation: A Survey https://arxiv.org/pdf/1605.04515.pdf

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

• Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
• Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

• Consulta del modelo de evaluación