La traducción automática aplicada a textos científicos: análisis de la traducción de un artículo científico generada por DeepL

Abstract

La traducción automática ha evolucionado mucho desde su aparición. Sus cada vez mejores resultados han conseguido que se haga un hueco entre los traductores profesionales. A pesar de eso, la posedición sigue siendo un paso necesario para conseguir una mejor calidad, ya que la traducciónautomática todavía sigue generando errores que solo un traductor humano puede solventar.El objetivo principal de este trabajo es analizar la traducción que realiza un traductor automático de un artículo científico. El artículo se titula Gene Editing CouldOne Day Treat Muscle Disorderspublicado en la revista The Scientisty latraducción se ha realizado con DeepL.Tras realizar un repaso a la traducción científica, la traducción automática, la posedición y la calidad, se analizará la traducción y se clasificaran los errores según el marco Multidimensional Quality Metrics(MQM).Los resultados de este análisis muestran que el traductor automático sigue teniendo algunos problemas a la hora de traducir, sobre todo, con los términos especializados y la interferencia de de la lengua origen, en este caso el inglés. Esto demuestra que la posedición sigue siendo un paso necesario cuando se utiliza el traductor automático DeepL para conseguir una traducción de calidad sin ningún tipo de error.