2009 proz conference barcelona: overview of machine translation

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Human quality machine translation solutions© 2009 Ta with you

Conferencia ProZ

Octubre 2009

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Introducción

¿De dónde vengo?

¿Dónde estoy?

¿Adónde voy?

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¿Para qué traducción automática?

Usuario final

Información web

Cliente corporativo

Documentación corporativa interna

Traductores

Herramienta de productividad (?)

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Provocación

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Pregunta

¿Cuántos quieren a la traducción automática?

¿Cuántos la odian?

Otras respuestas ...

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Objetivos de la charla

Dar una perspectiva histórica de la TA

Explicar brevemente los sistemas más habituales

Generar discusión / ideas para mejorar

... aprender todos de todos ...

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El problema esencial

Comprender el texto

(a veces también por causa del creador)

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Con modestia

La traducción automática es complicada

Las máquinas no son personas

No es lucha persona contra máquina

Ayudarse y avanzar

Escuchemos a ...

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Los inicios

Años 30: primeras patentes sistemas de reglas

1949: Informe de Warren Weaver

Años 50: Experimento Georgetown – IBM

Traducción 60 frases Ruso – Inglés

6 reglas + 250 unidades en vocabulario

En 5 años, problema resuelto ...

Reglas manuales + diccionarios bilingües

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La realidad

Sistemas instalados

Objetivo: rapidez

Mejoras basadas en Chomsky

Lingüística generativa

Gramática transformacional

Pero las conclusiones es que nunca sería posible

Por la ambigüedad

Lo que lleva al ALPAC ...

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Los años 60

Automatic Lang. Processing Advisory Committee

Creado en 1964, liderado por John R. Pierce

Informe en 1966

Conclusión básica

Investigar más en lingüística computacional

Dominios e idiomas limitados – herramientas

Consecuencia

Reducción de la inversión en TA

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Un pequeño lapso

¡De sólo 10 años!

Con alguna excepción

1968: Systran para los EEUU y la UE

1970: Logos

1977: Méteo en Canada

Sistemas low cost

Para documentos técnicos y comerciales

Interlingua y transferencia

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Finales de los 80 / principios de los 90

3 sistemas principales: Systran, Logos, Metal

Interés renovado por 3 motivos principales

Aumento de la capacidad computacional

Reducción del coste de hardware y software

Aparición de los modelos estadísticos (IBM)

Métodos basados en ejemplos

Principalmente en Japón

Proyecto de S2S: Verbmobil

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Detalle proyecto Verbmobil

Traducción voz a voz en dominios controlados

8 años de investigación – década de los 90

86 millones de Euros invertidos

31 partners

Varias spin-offs lanzadas – casos de éxito

... pero Mariño os explicará más

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¿Qué está pasando en 2009?

Plena efervescencia de sistemas

Reglas

Basados en ejemplos

Estadísticos

Basados en contexto

Alternativas: crowdsourcing

Importantes compañías involucradas

IBM, SAP, Google, Microsoft ...

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Detalle de sistemas

Directa

Transferencia

Interlingua

Basados en ejemplos

En contexto

Estadísticos

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Pregunta

¿Cuál es el objetivo de la traducción?

¿Cuál es el objetivo de la traducción automática?

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El proceso es sencillo ...

Elegir las palabras adecuadas

Ordenarlas correctamente

Problemas

Gramática/sintaxis

Traducción literal

Terminología / palabras desconocidas

Adiciones / omisiones

Ortografía / puntuación / may. / min.

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Traducción directa

De origen a destino

Mediante diccionarios y gramáticas

Proceso

Traducción palabra a palabra

Reglas de reordenación

Conclusión

Frases sin sentido

Puede ser útil en lenguaje controlado

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Por transferencia (I)

Análisis morfológico

Categorización léxica

Transferencia léxica = traducción

Transferencia estructural

Generación morfológica

Exactitud cercana al 90% o superior ...

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Por transferencia (II)

Fuente: Linguatec

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Sistema basado en interlingua (I)

Análisis de los idiomas

Se crea una entidad común abstracta

Idioma pivote

A partir de ella, se genera la salida

Ventaja: No reglas uno a uno

Inconveniente: Creación interlingua (semántica)

DLT en Utrecht, Fujitsu ..

Antes METAL, Stanford ...

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Sistema basado en interlingua (II)

Diccionarios, léxicos, reglas, gramáticas, ...

Sólo para lenguaje controlado o muy complicado

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Traducción basada en ejemplos

Objetivo: obtener la traducción en base a previas

P.ej. memorias de traducción

Nació a mediados de los 80 en Japón

La clave

Combinación de segmentos

Técnicas optimizadas

Uso de patrones - reglas

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Traducción basada en el contexto

Fuente: Meaningful Machines

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Traducción estadística

Modelo más realista

Fuente: POSTECH, Intelligent Software Lab.

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Más sobre la SMT

Ventajas

Rapidez de desarrollo de idiomas y dominios

Superioridad en aplicaciones acotadas

Alto volumen de texto multilingüe disponible

No necesita intervención lingüística

Inconvenientes

Metodología estadística

Cómo particularizar

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Comparativa de métodos

tesaurusrepresentación

universal

otros

XXdatos

paralelos

Xanalizador

semántico

XXXparser

Xreglas de

transferencia

XXXdiccionarios

SMTEBMTInterlinguaTransferencia

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¿Qué hacen bien las máquinas?

Ayudar al traductor

Corrección en dominios limitados

Amplitud de textos traducidos

Velocidad de traducción

Aprendizaje continuo

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Pregunta

Dudas

Preguntas

Comentarios

¿Es útil combinar tecnología y lenguaje?

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Y el futuro ...

Traducción clásica

Traducción automática

Traducción automática + postedición

Crowdsourcing

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Retos de la traducción automática

Disponibilidad de corpus – lenguas minoritarias

Combinación sistemas estadísticos y por reglas

Unir de forma eficiente traductor y máquina

Evaluación de la calidad

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Conclusiones

La TA es una herramienta útil para los traductores

Incremento productividad

Disminución costes y tiempos de entrega

También tiene inconvenientes

No sirve para todo

El futuro es híbrido y amplio

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Crisis ... ¡pues innovemos!

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¡ Gracias !

Diego Bartolomé, PhD

Director Ejecutivo, Ta with you

C/Ferrer de Blanes 25

08203 Sabadell

Tel. +34 937 11 29 96

Móvil +34 670 33 12 25

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