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Liébana González, María
Madrid, España
Este trabajo ofrece un breve repaso de algunos de los principales sistemas de traducción automática (TA) que conviven actualmente en el mercado, así como de los problemas más comunes a los que nos exponemos al hacer uso de la traducción automática en la traducción de unidades léxicas aisladas, fuera de contexto.
El objetivo es señalar, o al menos cuestionar, las limitaciones lingüísticas que presentan los motores de TA y reflexionar sobre la necesidad de incorporar datos lexicográficos a los mismos, con el fin de mejorar su rendimiento.
Para ello, evaluaremos, desde un enfoque práctico, el comportamiento de Google Traductor, Bing Microsoft Translator y el traductor de DeepL, en la traducción de unidades léxicas aisladas. Compararemos los resultados que habríamos obtenido si, para las mismas tareas, hubiéramos recurrido a diccionarios bilingües en vez de a motores de TA. Constataremos que la respuesta generada por los motores de TA resulta insuficiente para solucionar con precisión nuestras dudas, y que los datos lexicográficos recogidos en diferentes diccionarios bilingües en línea, por lo general, aportan información lexicográfica más completa y adecuada para satisfacer las necesidades comunicativas del usuario.
This paper provides a review of some machine translation (MT) systems, as well as the most common problems we encounter when using machine translation to translate self-contained lexical units out of context.
The focus is to identify the limitations of linguistic MT engines and to consider whether it is necessary to incorporate lexicographic data into these systems, to improve their performance. To this end, we will take a practical approach and use Google Translator, Bing Microsoft Translator and DeepL to translate self-contained lexical units. We will then evaluate their performance by comparing the results with those we would have obtained had we consulted bilingual dictionaries for the same tasks. We will conclude that the quality of the output generated by MT engines is not sufficiently accurate; in general, the lexicographic data found in many bilingual dictionaries online provides more precise and comprehensive lexicographic information to satisfy the user's communicative needs
