{"id":6082,"date":"2021-06-10T11:46:49","date_gmt":"2021-06-10T09:46:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/?p=6082"},"modified":"2024-03-04T12:38:29","modified_gmt":"2024-03-04T11:38:29","slug":"breve-historia-traduccion-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/breve-historia-traduccion-automatica\/","title":{"rendered":"Breve historia de la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (MT)"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><strong>Texto original escrito por Teven Le Scao<\/strong> y publicado el 14\/05\/2020 en <\/span><a href=\"https:\/\/medium.com\/huggingface\/a-brief-history-of-machine-translation-paradigms-d5c09d8a5b7e\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">https:\/\/medium.com\/huggingface\/a-brief-history-of-machine-translation-paradigms-d5c09d8a5b7e<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como joven europeo, tener acceso a una traducci\u00f3n en cualquier momento con s\u00f3lo sacar mi tel\u00e9fono, es un lujo sin precedentes. Es super c\u00f3modo saber que puedo pedir un kebab en cien idiomas, <em>cu de tuate und scharf, bez p\u0159\u00edli\u0161 mnoho cibule mais avec frites<\/em>, y hay algo especial en poder hacerlo incluso en pa\u00edses que en generaciones anteriores estaban en conflicto con la m\u00eda. Esto hizo que la traducci\u00f3n autom\u00e1tica fuera mi primer amor entre las aplicaciones de Machine Learning: es la raz\u00f3n por la que originalmente pas\u00e9 de las matem\u00e1ticas aplicadas a la PNL. Esta semana, Hugging Face se enorgullece de publicar <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/models?search=Helsinki-NLP%2Fopus-mt\">m\u00e1s de 1000 modelos de traducci\u00f3n <\/a>de la Universidad de Helsinki, gracias al duro trabajo de J\u00f6rg Tiedemann, de Helsinki, y de nuestro propio Sam Shleifer. Para acompa\u00f1ar el lanzamiento, he aqu\u00ed una breve historia de los esfuerzos de traducci\u00f3n autom\u00e1tica en el \u00faltimo siglo. Est\u00e1 escrita pensando en un p\u00fablico familiarizado con la PNL moderna, y he intentado establecer conexiones con otros campos.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>Disclaimer: Este es un ejercicio de traducci\u00f3n realizado por un estudiante de traducci\u00f3n en pr\u00e1cticas. Si lo que necesitas son <\/em><\/span><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">servicios de <a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones.php\">traducci\u00f3n<\/a><\/span><\/em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones.php\"> profesional<\/a> realizados o al menos revisados por traductores humanos, contacta con la <\/em><\/span><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/\">agencia de traducci\u00f3n<\/a><\/span><\/em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/\"> Ibidem Group<\/a>. Consulta los servicios de Machine Translation y PEMT. Contacta con cualquiera de sus oficinas.  Ibidem Group <\/em><\/span><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones-barcelona.php\"><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">Traducciones Barcelona<\/span><\/em><\/a><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>. Ibidem Group<\/em><\/span><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones-madrid.php\"><em><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"> traducciones Madrid<\/span><\/em><\/a><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"><em>.<\/em><\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-light-blue ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">INDICE<\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/breve-historia-traduccion-automatica\/#1_Origenes_de_la_Traduccion_Automatica_1933-1945\" >1. Or\u00edgenes de la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (1933-1945)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/breve-historia-traduccion-automatica\/#2_Traduccion_Automatica_basada_en_reglas_1949-1984\" >2. Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica basada en reglas (1949-1984)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/breve-historia-traduccion-automatica\/#3_Traduccion_Automatica_basada_en_datos_1984-hoy\" >3.  Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica  basada en datos (1984-hoy)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/breve-historia-traduccion-automatica\/#Conclusion\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Origenes_de_la_Traduccion_Automatica_1933-1945\"><\/span><strong>1. Or\u00edgenes de la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (1933-1945)<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los primeros sistemas de Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (MT) fueron creados de forma independiente en 1933, por George Artsrouni en Francia\u00b9 y Petr Troyanskii en la URSS\u00b2. Desgraciadamente, ninguno de los dos se impuso realmente en los c\u00edrculos de la ingenier\u00eda o la investigaci\u00f3n, por diferentes razones. El sistema de Artsrouni, que era un sistema de recuperaci\u00f3n mec\u00e1nica automatizada que pod\u00eda funcionar como un diccionario, suscit\u00f3 mucho inter\u00e9s en la administraci\u00f3n francesa, pero no pudo llegar a buen puerto antes del comienzo de la Segunda Guerra Mundial. El sistema de Troyanskii, que tambi\u00e9n empez\u00f3 como un diccionario automatizado pero que lleg\u00f3 a incorporar una memoria y componentes electr\u00f3nicos (\u00a1en aquella \u00e9poca todav\u00eda eran ordenadores mec\u00e1nicos!) fue ignorado por el estamento cient\u00edfico sovi\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/500\/0*1p6kp8h-f6wJ7VoF\" alt=\"\"\/><figcaption>Estatua de Marian Rejewski con un\ufeffa \ufeffm\ufeff\u00e1\ufeffq\ufeffu\ufeffi\ufeffn\ufeffa\ufeff E\ufeffn\ufeffi\ufeffg\ufeffm\ufeffa en By\ufeffd\ufeffg\ufeffo\ufeffs\ufeffz\ufeffc\ufeffz\ufeff\u00b3 <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En otros lugares de Europa se produjeron al mismo tiempo acontecimientos que tendr\u00edan un impacto ligeramente superior. Entre 1932 y 1933, la Oficina Polaca de Cifrado -sobre todo Marian Rejewski, que da nombre al sistema Marian NMT- descifr\u00f3 el c\u00f3digo de las primeras m\u00e1quinas Enigma alemanas. Durante la propia Segunda Guerra Mundial, la criptograf\u00eda se convirti\u00f3 en un tema clave y moviliz\u00f3 importantes recursos intelectuales y financieros. Una vez terminada la guerra, con el aumento de la guerra fr\u00eda, la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica se convirti\u00f3 en un tema de inter\u00e9s para las comunidades de inteligencia de ambas superpotencias. Un problema clave, por ejemplo, era la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica de art\u00edculos cient\u00edficos del otro bando, ya que la producci\u00f3n cient\u00edfica superaba el n\u00famero de traductores competentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este contexto, el memorando Weaver de 1949 sobre la traducci\u00f3n\u2074 marc\u00f3 un hito en EE.UU., al defender que la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica estaba siendo posible gracias al reci\u00e9n creado ordenador. En \u00e9l se propon\u00edan varios enfoques, como el almacenamiento de las reglas del lenguaje en la m\u00e1quina o el aprendizaje de las similitudes estad\u00edsticas entre las frases, con una menci\u00f3n incluso a los primeros esfuerzos sobre los perceptrones. Resulta muy llamativa la filiaci\u00f3n directa que establece entre la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica y los esfuerzos de criptograf\u00eda en tiempos de guerra: se abre con una an\u00e9cdota b\u00e9lica y plantea la tarea de traducir el ruso como si fuera un c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando miro un art\u00edculo en ruso, me digo: &#8216;Esto est\u00e1 realmente escrito en ingl\u00e9s, pero ha sido codificado con unos s\u00edmbolos extra\u00f1os. Ahora proceder\u00e9 a descodificarlo\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No hay nada como una buena rivalidad entre grandes potencias para la financiaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Traduccion_Automatica_basada_en_reglas_1949-1984\"><\/span><strong>2. Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica basada en reglas (1949-1984)<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La primera MT basada en reglas (1949-1967)<\/strong><strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tras la publicaci\u00f3n del Memor\u00e1ndum Weaver, la investigaci\u00f3n sobre la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica comenz\u00f3 en serio en Estados Unidos, centrada sobre todo en la <a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traducciones-cientificas.php\">traducci\u00f3n de art\u00edculos cient\u00edficos<\/a> rusos al ingl\u00e9s. Los sistemas de traducci\u00f3n de la \u00e9poca pueden situarse generalmente en una escala entre los enfoques emp\u00edricos y los ling\u00fc\u00edsticos. Por ejemplo, en el extremo emp\u00edrico de la escala, la investigaci\u00f3n en la corporaci\u00f3n RAND proced\u00eda en ciclos de traducci\u00f3n y edici\u00f3n. Primero, se parte de unas pocas reglas b\u00e1sicas, observando el resultado en un corpus predeterminado de textos rusos. Despu\u00e9s, revisar el glosario y las reglas gramaticales del sistema, y repetir el ciclo, en una especie de algoritmo de maximizaci\u00f3n de expectativas realizado por humanos (\u00bftal vez un ancestro de la ascendencia de los estudiantes de posgrado? ) Por otro lado, la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, especialmente en el MIT, se centr\u00f3 en la b\u00fasqueda de representaciones intermedias entre las frases de origen y las de destino. Se esperaba que unas representaciones suficientemente expresivas permitieran una traducci\u00f3n de prop\u00f3sito general. Otro objetivo era construir una interlingua, es decir, una representaci\u00f3n del significado sem\u00e1ntico independiente de la lengua; Noam Chomsky estaba introduciendo la gram\u00e1tica universal al mismo tiempo\u2075.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En 1954 se demostr\u00f3 en la Universidad de Georgetown un sistema h\u00edbrido para <a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traduccion-tecnica.php\">traducir documentos t\u00e9cnicos<\/a> rusos. Considerado muy impresionante en su momento, estimul\u00f3 la inversi\u00f3n en Estados Unidos y sembr\u00f3 el inter\u00e9s en otros lugares, sobre todo en la Uni\u00f3n Sovi\u00e9tica y en Europa, donde la investigaci\u00f3n se concentr\u00f3 en el enfoque te\u00f3rico. Los sistemas de la \u00e9poca se basaban en el trabajo de amplios equipos de ling\u00fcistas: traduc\u00edan las instrucciones humanas al c\u00f3digo en lugar de aprender las correspondencias de las palabras por s\u00ed mismos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>MT basada en el conocimiento (1967-1984)<\/strong><strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El informe ALPAC de 1967\u2076 se considera generalmente el final de la primera fase de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, despu\u00e9s de haber defendido que la financiaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n estadounidense deber\u00eda dirigirse a la traducci\u00f3n humana asistida por m\u00e1quina en lugar de a la traducci\u00f3n autom\u00e1tica completa. Tras su publicaci\u00f3n, la financiaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n se agot\u00f3 en Estados Unidos, dejando los esfuerzos de investigaci\u00f3n en traducci\u00f3n autom\u00e1tica en Canad\u00e1 y Europa, y en la Uni\u00f3n Sovi\u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em>Ya hemos se\u00f1alado que, si bien disponemos de traducci\u00f3n autom\u00e1tica de textos cient\u00edficos generales, no tenemos una traducci\u00f3n autom\u00e1tica \u00fatil. Adem\u00e1s, no hay perspectivas inmediatas ni previsibles de que la traducci\u00f3n autom\u00e1tica sea \u00fatil.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El cl\u00e1sico revisor #2.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/496\/0*kAqWMM4OiKudT4ZT\" alt=\"\"\/><figcaption> La pir\u00e1mide de Vauquois <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un concepto influyente para entender la evoluci\u00f3n de la MT basada en reglas durante ese tiempo es la pir\u00e1mide de Vauquois, reproducida aqu\u00ed. En primer lugar, el sistema intenta comprender el texto de origen (an\u00e1lisis) y representar esta comprensi\u00f3n. A continuaci\u00f3n, produce un texto en la lengua de destino (generaci\u00f3n) a partir de esta representaci\u00f3n. Esto se bautiz\u00f3 como TA basada en el conocimiento: el objetivo era disponer de representaciones cada vez m\u00e1s completas y generales, ascendiendo en la pir\u00e1mide, frente a la traducci\u00f3n directa de los sistemas anteriores basados en reglas o a la traducci\u00f3n s\u00f3lo informada sint\u00e1cticamente. Sin embargo, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica por transferencia, que operaba a un nivel inferior, segu\u00eda siendo m\u00e1s eficaz y potenciaba los sistemas de la \u00e9poca. Se trataba, sobre todo, de casos de uso t\u00e9cnico limitados al dominio, como el sistema M\u00e9t\u00e9o de Canad\u00e1.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Traduccion_Automatica_basada_en_datos_1984-hoy\"><\/span><strong>3. <\/strong> <strong>Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica <\/strong> <strong>basada en datos (1984-hoy)<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>MT basada en ejemplos (1984-1993)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/500\/0*dRF8pFfojn1f-b3Z\" alt=\"\"\/><figcaption><em>Parece que hoy te has perdido tu lecci\u00f3n diaria de franc\u00e9s!<\/em> <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la d\u00e9cada de 1980, los ordenadores se hab\u00edan vuelto mucho m\u00e1s potentes, sobre todo en cuanto a capacidad de almacenamiento. Esto permit\u00eda disponer de bases de datos de texto m\u00e1s grandes, que a\u00fan no se hab\u00edan explotado de forma sistem\u00e1tica. Una de las primeras ideas para hacerlo fue la MT basada en ejemplos, que se propuso por primera vez en 1984 en Jap\u00f3n\u2077. Los sistemas basados en ejemplos partieron de la observaci\u00f3n de que los hablantes de lenguas extranjeras de nivel principiante se basan en frases que ya conocen para producir otras nuevas: en la figura se muestra un ejemplo entre el franc\u00e9s y el ingl\u00e9s\u2078. Del mismo modo, se basaban en bases de datos de ejemplos conocidos para producir nuevas traducciones, consultando la m\u00e1s cercana. Aunque estas ideas acabar\u00edan subsumi\u00e9ndose en el marco m\u00e1s amplio de la MT estad\u00edstica, fueron el primer ejemplo de traducci\u00f3n basada en datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>MT estad\u00edstica (1993-2013)<\/strong><strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por debajo de todo esto, se estaba gestando una revoluci\u00f3n, ya que en la d\u00e9cada de los 90 se produjeron algunos avances externos. El reconocimiento estad\u00edstico del habla empez\u00f3 a dar buenos resultados gracias a los avances en la teor\u00eda de los aut\u00f3matas y los modelos ocultos de Markov; los ordenadores se volvieron m\u00e1s potentes y accesibles y aparecieron conjuntos de datos abundantes y de gran calidad, como las cuentas Hansards del parlamento canadiense. En 1988, los investigadores de IBM publicaron el esquema de la traducci\u00f3n estad\u00edstica moderna\u2079, que result\u00f3, como m\u00ednimo, controvertido. Como dice una famosa rese\u00f1a an\u00f3nima de la \u00e9poca:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em><span style=\"background-color:#eeeeee\" class=\"background-color\">La validez de un enfoque estad\u00edstico (te\u00f3rico de la informaci\u00f3n) de la MT ha sido reconocida, como mencionan los autores, por Weaver ya en 1949. Y fue reconocida universalmente como err\u00f3nea en 1950 (cf. Hutchins, MT &#8211; Past, Present, Future, Ellis Horwood, 1986, p. 30ff y sus referencias). La fuerza bruta de los ordenadores no es ciencia. Simplemente, est\u00e1 fuera del alcance de COLING.<\/span><\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El revisor n\u00ba 2 ataca de nuevo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, el enfoque estad\u00edstico no tard\u00f3 en resultar fruct\u00edfero, ya que los modelos 1-5 de IBM se convirtieron en referencias de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica. Estos modelos se basaban en el algoritmo de maximizaci\u00f3n de expectativas para aprender tanto los alineamientos entre idiomas -cu\u00e1les y cu\u00e1ntas palabras del origen y del destino se corresponden- como un diccionario para traducir despu\u00e9s de calcular los alineamientos. En cierto sentido, eran descendientes directos del primer enfoque emp\u00edrico de RAND: en lugar de recibir instrucciones de equipos de ling\u00fcistas, el ordenador pod\u00eda aprender todas las relaciones a partir de los datos por s\u00ed mismo. En la d\u00e9cada de 2010, los m\u00e9todos estad\u00edsticos hab\u00edan afirmado su hegemon\u00eda, ya que impulsaban pr\u00e1cticamente todos los servicios de traducci\u00f3n basados en Internet que constituyen la mayor parte del uso de la traducci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>MT neuronal (2013-hoy)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En su memor\u00e1ndum de 1949, Warren Weaver se refiere brevemente a las primeras investigaciones sobre el perceptr\u00f3n como una v\u00eda prometedora para la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica. 60 a\u00f1os m\u00e1s tarde, las redes neuronales hab\u00edan logrado avances significativos en otras tareas, pero a\u00fan no se hab\u00edan aplicado de forma convincente a la traducci\u00f3n. Los primeros modelos neuronales funcionales del lenguaje aparecieron en 2011, impulsados por redes neuronales recurrentes\u00b9\u2070. La traducci\u00f3n pudo entonces reformularse como una tarea de modelado ling\u00fc\u00edstico condicional: en lugar de predecir la siguiente palabra m\u00e1s probable, predecir la siguiente palabra m\u00e1s probable condicionada al texto de origen. El primer trabajo moderno de traducci\u00f3n autom\u00e1tica apareci\u00f3 a los pocos a\u00f1os, en 2013. Consist\u00eda en un modelo codificador que produc\u00eda una representaci\u00f3n de la entrada con una red neuronal convolucional y en un modelo decodificador que generaba el texto a partir de esa representaci\u00f3n con una red neuronal recurrente de vainilla (RNN)\u00b9\u00b9.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En aquel momento, la MT neural segu\u00eda teniendo un rendimiento inferior al de la MT estad\u00edstica, y necesit\u00f3 dos desarrollos principales a partir de 2014 para acabar imponi\u00e9ndose. En primer lugar, se sustituyeron las RNN de vainilla por las RNN de memoria a corto plazo (LSTM)\u00b9\u00b2. A continuaci\u00f3n, se reutilizaron los mecanismos de atenci\u00f3n aprendible de sus ra\u00edces de visi\u00f3n por ordenador y se a\u00f1adieron a las LSTM\u00b9\u00b3. En 2016, Google Translate se pas\u00f3 a la MT neural. Los modelos basados en transformadores\u00b9\u2074, que eliminan la parte de la red recurrente y solo utilizan m\u00f3dulos de atenci\u00f3n iterada, se han convertido en la norma en los \u00faltimos a\u00f1os, ya que se adaptan mejor que las LSTM al tiempo de c\u00e1lculo y a los datos disponibles. Todos los modelos de Helsinki que publicamos hoy se basan en esta arquitectura. La potencia de los transformadores se hizo notar r\u00e1pidamente fuera de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica y, combinados con el preentrenamiento, forman ahora la columna vertebral de la mayor\u00eda de las aplicaciones modernas de PNL.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica tiene 3 objetivos b\u00e1sicos: alcanzar la calidad de traducci\u00f3n humana (es decir, de <a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traductor-nativo.php\">traductores profesionales<\/a> humanos) nativos, traducci\u00f3n gen\u00e9rica y traducci\u00f3n sin input humano. Los antiguos sistemas basados en el conocimiento pod\u00edan realizar traducciones con la calidad de un traductor nativo, pero s\u00f3lo con datos muy limitados. Los sistemas \u00abhuman-in-the-loop\u00bb hac\u00edan una traducci\u00f3n profesional m\u00e1s r\u00e1pida, pero requer\u00edan la intervenci\u00f3n manual. Por \u00faltimo, la traducci\u00f3n estad\u00edstica pod\u00eda manejar cualquier texto sin un ser humano, pero no siempre al nivel de los traductores humanos. Si tiene la suerte de tener que traducir entre lenguas similares con muchos datos, la MT neural ofrece lo mejor de todos los mundos. Sin embargo, si el par de idiomas que le interesa no es rico en datos, todav\u00eda queda bastante trabajo por hacer antes de llegar a ese punto. Un proyecto interesante para darse cuenta de la magnitud de la tarea es el programa Lorelei de DARPA, que simula una crisis en una regi\u00f3n del mundo cuya lengua est\u00e1 desatendida, y pide a los investigadores que construyan un sistema de traducci\u00f3n en dos semanas. Incluso en el caso de las lenguas habladas por decenas de millones de personas, a veces hay que recurrir a equipos de ling\u00fcistas altamente cualificados para resolver el problema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Referencias<\/strong><strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">1] \u00abLa machine \u00e0 traduire fran\u00e7aise aura bient\u00f4t trente ans\u00bb, Automatisme 5(3): 87-91, M. Corb\u00e9, 1960<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">2] <a href=\"http:\/\/www.hutchinsweb.me.uk\/PPF-2.pdf\">Traducci\u00f3n autom\u00e1tica: pasado, presente y futuro.<\/a>&nbsp;J. Hutchins, 1986<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">3] Foto de la estatua de Marian Rejewski de <a href=\"https:\/\/www.flickr.com\/photos\/petereed\/5020796372\">Peter Reed<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">4] Reproducido en: Locke, W.N.; Booth, D.A., eds. (1955). <a href=\"http:\/\/www.mt-archive.info\/Weaver-1949.pdf\">\u00abTranslation\u00bb <\/a>(PDF). <em>Machine Translation of Languages<\/em>. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cambridge,_Massachusetts\">Cambridge, Massachusetts<\/a>: <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/MIT_Press\">MITPress<\/a>. pp. 15-23. <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/ISBN_(identifier)\">ISBN <\/a><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Special:BookSources\/0-8371-8434-7\">0-8371-8434-7<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">5] <a href=\"https:\/\/pdfs.semanticscholar.org\/0af5\/9a63ae47b9fcddddb761e8f9598518205109.pdf\">Aspectos de la teor\u00eda de la sintaxis<\/a>, Noam Chomsky, 1965<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">6] <a href=\"http:\/\/www.mt-archive.info\/ALPAC-1966.pdf\">LENGUAJE Y M\u00c1QUINAS: LOS ORDENADORES EN LA TRADUCCI\u00d3N Y LA LING\u00dc\u00cdSTICA<\/a>, ALPAC 1966<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">7] <a href=\"https:\/\/pdfs.semanticscholar.org\/bc43\/f6bccb18a5a4892daa8e66756e0a684e7f5c.pdf\">Marco para una traducci\u00f3n mec\u00e1nica entre el japon\u00e9s y el ingl\u00e9s por principio de analog\u00eda<\/a>, Nagao 1984<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">8] Figura de EBMT de <a href=\"https:\/\/hal.archives-ouvertes.fr\/hal-00260994\/document\">Purest ever example-based machine translation: detailed presentation and assessment<\/a>, Y. Lepage, E. Denoual, Machine Translation, Springer Verlag, 2007, pp.251-282. hal-00260994<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">9] <a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.3115\/991635.991651\">A Statistical Approach to Language Translation<\/a>, P. Brown, J. Cocke, S. Della Pietra, V. Della Pietra, F. Jelinek, R. Mercer, P. Roosin, COLING, 1988.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">10] <a href=\"http:\/\/www.fit.vutbr.cz\/~imikolov\/rnnlm\/rnnlm-demo.pdf\">RNNLM -Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit<\/a>, T. Mikolov, S. Kombrink, A. Deoras, L. Burget, J. \u010cernock\u00fd, 2011<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">11] <a href=\"https:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/D13-1176.pdf\">Modelos recurrentes de traducci\u00f3n continua<\/a>, N. Kalchbrenner, P. Blunsom, 2013<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">12] <a href=\"https:\/\/papers.nips.cc\/paper\/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf\">Aprendizaje secuencia a secuencia con redes neuronales<\/a>, I. Sutskever, O. Vinyals, Q. Le, 2014<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">13] <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.0473\">Traducci\u00f3n autom\u00e1tica neuronal mediante el aprendizaje conjunto de la alineaci\u00f3n y la traducci\u00f3n<\/a>, D. Bahdanau, K. Cho, Y. Bengio, 2014<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">14] <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\">Attention Is All You Need<\/a>, A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. G\u00f3mez, L. Kaiser, I. Polosukhin, 2017<\/p>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-right kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;right&quot;,&quot;id&quot;:&quot;6082&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;0&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;0&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Rate this post&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;0\\\/5 - (0 votos)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Breve historia de la Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica (MT)&quot;,&quot;width&quot;:&quot;0&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div 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