Acceso usuarios
Marina Rueda Martín, Carlos Manuel Hidalgo Ternero
Los términos pluriverbales nominales formados por tres o más elementos presentan con frecuencia ambigüedades de adjunción (Aguilar et al., 2011), lo que plantea importantes desafíos para su traducción, en particular en el ámbito biomédico, donde la precisión semántica es fundamental. En este contexto, el presente estudio analiza la traducción automática de 15 compuestos nominales biomédicos del inglés al alemán y al español por parte de ChatGPT (versión 5.1), DeepL (en sus dos versiones: classic y next-gen), y Google Translate. La escasa marcación morfosintáctica del inglés incrementa el riesgo de ambigüedad en estas estructuras, dificultando su transferencia precisa entre lenguas. Los resultados ponen de relieve las limitaciones persistentes de los sistemas de traducción automática para resolver correctamente las relaciones sintácticas en los términos pluriverbales y subrayan la necesidad de una revisión experta por parte de traductores humanos
Nominal multiword terms (MWTs) consisting of three or more elements frequently exhibit attachment ambiguities (Aguilar et al., 2011), which pose significant challenges for translation, particularly in the biomedical domain where semantic precision is essential. This study investigates the translation of 15 English biomedical noun compounds into German and Spanish after being translated using ChatGPT (version 5.1), DeepL (in its two versions: classic and next-gen), and Google Translate. The limited morphosyntactic marking of English increases the risk of ambiguity in these structures, complicating accurate transfer across languages. The results reveal persistent limitations of machine translation systems in correctly resolving syntactic relations within nominal multiword terms and underscore the necessity of expert human review for their accurate translation.
