{"id":6545,"date":"2021-06-22T11:51:29","date_gmt":"2021-06-22T09:51:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/?p=6545"},"modified":"2024-03-04T12:38:07","modified_gmt":"2024-03-04T11:38:07","slug":"postedicion-automatica-traduccion-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/postedicion-automatica-traduccion-automatica\/","title":{"rendered":"Post-edici\u00f3n autom\u00e1tica de textos traducidos por traducci\u00f3n autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"> Traducci\u00f3n realizada por Jose, <\/span><a href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/traductor-nativo.php\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">traductor experto en post-edici\u00f3n de textos traducidos mediante Traducci\u00f3n Autom\u00e1tica.<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><strong><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">Texto original escrito por Amirhossein Tebbifakhr<\/span><\/strong><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">, publicado el 6\/2\/2019 en&nbsp;<\/span><br><a href=\"https:\/\/medium.com\/machine-translation-fbk\/automatic-post-editing-of-machine-translated-text-274b76558856\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">https:\/\/medium.com\/machine-translation-fbk\/automatic-post-editing-of-machine-translated-text-274b76558856 <\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\">***<\/p>\n\n\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Participaci\u00f3n\nde la FBK en la tarea compartida de posedici\u00f3n autom\u00e1tica del WMT 2018.<\/p>\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\/postedicion-automatica-traduccion-automatica\/#Post-edicion_automatica\" >Post-edici\u00f3n\nautom\u00e1tica<\/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\/postedicion-automatica-traduccion-automatica\/#Participacion_de_FBK_en_la_tarea_compartida_de_post-edicion_automatica\" >Participaci\u00f3n\nde FBK en la tarea compartida de post-edici\u00f3n autom\u00e1tica<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/postedicion-automatica-traduccion-automatica\/#Arquitectura\" >Arquitectura<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/postedicion-automatica-traduccion-automatica\/#Formacion\" >Formaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.ibidemgroup.com\/edu\/postedicion-automatica-traduccion-automatica\/#Resultados\" >Resultados<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Post-edicion_automatica\"><\/span>Post-edici\u00f3n\nautom\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Me gustar\u00eda comenzar destacando la importancia del papel de la traducci\u00f3n: \u00bfPor qu\u00e9 es necesaria la traducci\u00f3n? \u00bfCu\u00e1l es la situaci\u00f3n actual de la industria de la traducci\u00f3n? \u00bfC\u00f3mo se utilizan los sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica (TA) en la industria de la traducci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con la\nllegada de la globalizaci\u00f3n, tambi\u00e9n surgi\u00f3 el problema de la comunicaci\u00f3n\nglobal. Seg\u00fan estad\u00edsticas recientes, hay m\u00e1s de 7.000 lenguas vivas en todo el\nmundo [<a href=\"https:\/\/www.ethnologue.com\/\">1<\/a>], y los contenidos que se publican a diario deben traducirse a todas\nestas lenguas para que est\u00e9n disponibles para la gente de todo el mundo. Para\nhacerse una idea de esta necesidad, el valor actual del mercado de la\ntraducci\u00f3n es de m\u00e1s de 46.000 millones de d\u00f3lares estadounidenses y, seg\u00fan las\nestimaciones, aumentar\u00e1 a m\u00e1s de 56.000 millones en 2021 [<a href=\"https:\/\/www.gala-global.org\/industry\/industry-facts-and-data\">2<\/a>]. En cuanto a la traducci\u00f3n autom\u00e1tica,\nactualmente Google traduce m\u00e1s de 140.000 millones de palabras al d\u00eda [<a href=\"https:\/\/www.techspot.com\/news\/75637-google-translate-not-monetized-despite-converting-over-100.html\">3<\/a>], y si a\u00f1adimos los dem\u00e1s servicios de\ntraducci\u00f3n autom\u00e1tica en l\u00ednea, la cantidad total de palabras traducidas\nautom\u00e1ticamente supera los 500.000 millones.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para hacer\nfrente a esta enorme necesidad de traducci\u00f3n, las empresas buscan soluciones\npara reducir el esfuerzo de los traductores. Hasta hace poco, la industria de\nla traducci\u00f3n se basaba principalmente en la traducci\u00f3n humana, ya que el\nrendimiento de los sistemas de MT no era lo suficientemente bueno como para\nsoportar el flujo de trabajo de traducci\u00f3n. Hoy en d\u00eda, gracias a la llegada de\nla traducci\u00f3n autom\u00e1tica neural (NMT), que ha mejorado en gran medida el\nrendimiento con respecto al enfoque estad\u00edstico tradicional basado en frases\n(PBSMT), la industria intenta cada vez m\u00e1s integrar los sistemas de MT en el\nproceso de traducci\u00f3n, con el fin de reducir el coste y el tiempo de\ntraducci\u00f3n. Aunque los sistemas NMT muestran resultados muy prometedores, su\nresultado sigue necesitando ser revisado por un humano, lo que ha introducido\nen las empresas de traducci\u00f3n el concepto de \u00abtraducci\u00f3n como\npost-edici\u00f3n\u00bb. El flujo de trabajo de la \u00abtraducci\u00f3n como\nposedici\u00f3n\u00bb se muestra en la figura 1: dado un texto fuente que hay que\ntraducir, primero lo traduce un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica y luego lo\nposedita un humano, es decir<em>, <\/em>corrige los errores cometidos por el\nsistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/499\/1*cJrtA_T6JSUA5xf2jvkicQ.png\" alt=\"\"\/><figcaption>Figura 1: Flujo de trabajo de la \u00abtraducci\u00f3n como post-edici\u00f3n\u00bb. <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este flujo de trabajo genera m\u00faltiple textos: el \u00abtexto de origen\u00bb, el texto \u00abresultado de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica\u00bb y el texto de la posterior \u00abpostedici\u00f3n humana\u00bb. \u00bfQu\u00e9 podemos hacer con estos textos \/ datos para mejorar a\u00fan m\u00e1s la calidad de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica que debe revisar el ser humano? La soluci\u00f3n directa es explotar el \u00abTexto de origen\u00bb y la \u00abPost-edici\u00f3n humana\u00bb como nuevos datos de entrenamiento para mejorar el rendimiento del sistema de TA, lo que supone un menor esfuerzo por parte del humano para la post-edici\u00f3n. Pero, \u00bfqu\u00e9 ocurre si la empresa utiliza un sistema de MT de terceros, que no se puede modificar? La respuesta es desarrollar un sistema de posedici\u00f3n <em>autom\u00e1tica (APE)<\/em>. El objetivo de un sistema APE es corregir los errores de un resultado de MT dado y generar una traducci\u00f3n poseditada \u00absimilar a la humana\u00bb. Por lo tanto, el APE puede describirse como una <em>traducci\u00f3n monoling\u00fce<\/em>, cuyo objetivo es asignar la salida del sistema de MT a la traducci\u00f3n correcta.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Participacion_de_FBK_en_la_tarea_compartida_de_post-edicion_automatica\"><\/span>Participaci\u00f3n\nde FBK en la tarea compartida de post-edici\u00f3n autom\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El <a href=\"https:\/\/aclanthology.info\/venues\/wmt\">WMT <\/a>organiza anualmente una tarea compartida para poner a prueba la tecnolog\u00eda APE. En 2018, esta tarea <a href=\"http:\/\/www.statmt.org\/wmt18\/ape-task.html\">compartida <\/a>consisti\u00f3 en dos subtareas de posedici\u00f3n autom\u00e1tica, una sobre la salida de un sistema PBSMT y otra sobre la salida de NMT, ambas para la direcci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica ingl\u00e9s-alem\u00e1n. Nosotros <a href=\"https:\/\/ict.fbk.eu\/units\/hlt-mt\/\">-grupo de MT <\/a>de <a href=\"https:\/\/www.fbk.eu\/en\/\">la Fondazione Bruno <\/a>Kessler- participamos en esta tarea compartida centr\u00e1ndonos en dos aspectos importantes para un sistema APE: <strong><em>ser r\u00e1pidos en el entrenamiento <\/em><\/strong>y <strong><em>tener en cuenta el texto de origen<\/em><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>Ser\nr\u00e1pido en la formaci\u00f3n. <\/em><\/strong>La rapidez en el entrenamiento y la adaptaci\u00f3n es una caracter\u00edstica\nclave para responder a las necesidades de calidad de la industria de la\ntraducci\u00f3n. Un sistema APE debe ser capaz de \u00abingerir\u00bb r\u00e1pidamente la\ngran cantidad de datos que se producen a diario como subproducto del flujo de\ntrabajo de posedici\u00f3n para mejorar constantemente su rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><em>Considerar\nel texto de origen. <\/em><\/strong>Mientras que los primeros sistemas APE segu\u00edan un enfoque monoling\u00fce al\nconsiderar \u00fanicamente el resultado de la MT, se pueden obtener mejores\nresultados si se tiene en cuenta tambi\u00e9n el texto de origen. De hecho, hay\nalgunos errores en el resultado de la TA que no pueden detectarse sin tener en\ncuenta el texto de origen. Por ejemplo, la frase alemana \u00ab<em>mein Haus<\/em>\u00bb\n(EN: <em>mi casa<\/em>) parece correcta, pero si la frase de origen fuera \u00abmi\ncasa\u00bb, la traducci\u00f3n correcta ser\u00eda \u00ab<em>mein Zuhaus<\/em>\u00ab. En\neste caso, un sistema APE que ignorara la fuente habr\u00eda dejado intacto el\nresultado sub\u00f3ptimo de la MT [<a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/W17-4773\">4<\/a>]. Este sencillo ejemplo muestra c\u00f3mo un sistema APE bueno y fiable debe\naprovechar tambi\u00e9n la informaci\u00f3n de la fuente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la evaluaci\u00f3n autom\u00e1tica de la tarea WMT APE, nuestro sistema obtuvo la <strong>primera posici\u00f3n <\/strong>en la subtarea NMT y la <strong>segunda posici\u00f3n <\/strong>en la subtarea PBSMT.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Arquitectura\"><\/span>Arquitectura<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para desarrollar nuestro <a href=\"https:\/\/aclanthology.info\/papers\/W18-6471\/w18-6471\">sistema<\/a>, utilizamos la arquitectura <a href=\"https:\/\/papers.nips.cc\/paper\/7181-attention-is-all-you-need.pdf\">Transformer<\/a>, que es la tecnolog\u00eda m\u00e1s avanzada en NMT. Adem\u00e1s, es r\u00e1pida de entrenar porque -a diferencia de las RNN- no hay c\u00e1lculo secuencial y todo se computa en paralelo. Adem\u00e1s, para tener en cuenta el texto de origen, combinamos dos codificadores en la arquitectura Transformer para codificar tanto el texto de origen como su salida de MT. Para simplificar la arquitectura, concatenamos la salida de estos dos codificadores para alimentar el decodificador, que produce la traducci\u00f3n corregida. Nuestra arquitectura Transformer multifuente se muestra en la Figura 2.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/805\/1*xB1IkCDMx4Cbkb6xgkv6Ew.png\" alt=\"\"\/><figcaption> Figura 2: Arquitectura del transformador multifuente <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Formacion\"><\/span>Formaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dado que el\nconjunto de datos de entrenamiento publicado para la tarea compartida APE era\npeque\u00f1o, utilizamos dos conjuntos de datos sint\u00e9ticos adicionales para\npreentrenar el modelo. Estos conjuntos de datos tienen la misma estructura que\nlos datos de entrenamiento de APE (texto de origen\/salida de MT\/triplos de\nposedici\u00f3n), pero algunos elementos de los triples son creados artificialmente.\nUno de ellos es el corpus <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1803.07274\">eScape<\/a>, <a href=\"http:\/\/hltshare.fbk.eu\/QT21\/eSCAPE.html\">liberado <\/a>libremente <a href=\"http:\/\/hltshare.fbk.eu\/QT21\/eSCAPE.html\">por nuestro grupo<\/a>, y el otro es un conjunto de datos disponible\np\u00fablicamente que se describe <a href=\"http:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/W16-2378\">aqu\u00ed<\/a>. Despu\u00e9s de alcanzar una meseta con el\nentrenamiento en la uni\u00f3n de estos dos conjuntos de datos artificiales,\naplicamos dos pasos de ajuste en el conjunto de datos de entrenamiento oficial\nde la tarea compartida. En primer lugar, utilizamos la optimizaci\u00f3n de los\npar\u00e1metros de la <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Maximum_likelihood_estimation\">Estimaci\u00f3n de M\u00e1xima Verosimilitud (<\/a>MLE), que es un enfoque t\u00edpico en el\nentrenamiento de los sistemas NMT. En segundo lugar, para superar el sesgo de\nexposici\u00f3n [<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1511.06732.pdf\">5<\/a>] y estar en consonancia con las m\u00e9tricas\nutilizadas para clasificar los sistemas, utilizamos por primera vez el\nentrenamiento de <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1512.02433\">riesgo m\u00ednimo (MRT) <\/a>para optimizar los par\u00e1metros de\nnuestro sistema APE.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Resultados\"><\/span>Resultados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como se\nmuestra en la Figura 3, en la subtarea PBSMT nuestro sistema APE obtuvo +8,23\nBLEU sobre el resultado del sistema MT. Esta gran mejora supone reducir en gran\nmedida el esfuerzo humano necesario con respecto a la posedici\u00f3n directa de la\nsalida del sistema MT. Como esper\u00e1bamos, en la subtarea NMT la ganancia del\nsistema APE sobre el sistema MT es menor (+0,8 BLEU). De hecho, la mejor\ncalidad del sistema NMT en comparaci\u00f3n con el sistema PBSMT (+12,74 BLEU), deja\nmenos margen de mejora al sistema APE, que tiene que corregir los errores de\nsalida del MT. Sin embargo, los resultados sugieren que, incluso en presencia\nde un sistema de MT de alta calidad, el sistema APE puede ayudar a reducir el\nesfuerzo humano de posedici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/miro.medium.com\/max\/805\/0*duExV-6XJ-UM13Nx\" alt=\"\"\/><figcaption> Figura 3: Resultados <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para esta\nronda de la tarea compartida APE, nuestro sistema consisti\u00f3 en una \u00fanica red\nque puede entrenarse de principio a fin, sin recurrir a conjuntos de m\u00faltiples\nmodelos o a la concatenaci\u00f3n de componentes que deben entrenarse de forma\nindependiente. Estas elecciones de implementaci\u00f3n estuvieron motivadas\nprincipalmente por las necesidades del mercado de la traducci\u00f3n, en el que las\nsoluciones sencillas y f\u00e1ciles de mantener son siempre preferibles a las\narquitecturas complejas.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><em>Para m\u00e1s detalles, consulte nuestro <\/em><a href=\"https:\/\/aclanthology.info\/papers\/W18-6471\/w18-6471\"><em>documento de descripci\u00f3n del sistema WMT-18<\/em><\/a><em>. D\u00e9jenos un comentario o p\u00f3ngase en contacto con nosotros <\/em><a href=\"mailto:atebbifakhr@fbk.eu\"><em>a trav\u00e9s de <\/em><\/a><em>nuestro <\/em><a href=\"mailto:atebbifakhr@fbk.eu\"><em>correo electr\u00f3nico<\/em><\/a><em>, estaremos encantados de hablar m\u00e1s sobre esta direcci\u00f3n de trabajo.<\/em><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/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;6545&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 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