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Enrique Gutiérrez Rubio 
El objetivo del análisis es sacar a la luz nuevos datos sobre la capacidad de ChatGPT para traducir del checo al español, en comparación con dos de las aplicaciones de traducción automática más populares: Google Translate y DeepL. La evaluación tuvo en cuenta tres tipologías textuales (tipología literaria, técnica y de marketing) y tres criterios de evaluación (fluidez, gramaticalidad y usabilidad). Los resultados indican que las traducciones generadas por GPT-3.5 muestran una calidad estadísticamente inferior respecto a las producidas por Google Translate y DeepL. Además, el texto de marketing obtuvo una puntuación inferior a la de los textos de tipología literaria y técnica. Estos resultados subrayan la necesidad de tener en cuenta las tipologías textuales y los criterios de evaluación a la hora de estudiar la calidad de las traducciones automáticas.
Agencias de apoyo Este artículo ha sido realizado gracias al Fondo de Apoyo a las Actividades Científicas de la Univerzita Palackého v Olomouci (Ref.: FPVC2025/10).
The objective of the analysis is to provide new insights into the capabilities of ChatGPT in translating from Czech to Spanish, in comparison to two leading commercial Neural Machine Translation systems, Google Translate and DeepL. The evaluation considered three input domains (a literary, a technical, and a marketing text) and three evaluation criteria (fluency, grammar, and usability). The experimental results indicate that the translation outputs generated by ChatGPT-3.5 exhibit significantly lower quality compared to those produced by Google Translate and DeepL. In addition, the marketing text received lower scores than the literary and the technical texts. These findings underscore the necessity of considering text types and specific dimensions in the evaluation and development of NMT systems.
Supporting Agencies This article was produced thanks to the Fund for Support of Scientific Activities at Univerzita Palackého v Olomouci (Code: FPVC2025/10).
Cette étude vise à apporter de nouveaux éléments sur les capacités de ChatGPT pour la traduction du tchèque vers l’espagnol, en les comparant à celles de deux des systèmes commerciaux de traduction neuronale les plus couramment utilisés : Google Translate et DeepL. L’évaluation prend en compte trois types de textes — littéraire, technique et marketing — et trois critères d’évaluation : fluidité, grammaticalité et utilisabilité. Les résultats expérimentaux montrent que les traductions produites par GPT-3.5 présentent une qualité statistiquement inférieure à celles générées par Google Translate et DeepL. Par ailleurs, le texte marketing obtient des scores plus faibles que les textes littéraire et technique. Ces résultats mettent en évidence la nécessité de prendre en compte les types de textes et les critères d’évaluation lors de l’étude de la qualité des traductions automatiques.
Organismes de soutien Cet article a été réalisé grâce au Fonds de soutien aux activités scientifiques de l'Univerzita Palackého v Olomouci (Code : FPVC2025/10).
