Traducción automática basada en ejemplos

La traducción automática basada en ejemplos ( EBMT , por sus siglas en inglés) es un método de traducción automática que se caracteriza por el uso de un corpus bilingüe con textos paralelos como base de conocimiento principal durante la ejecución. Esencialmente, se trata de una traducción por analogía y puede considerarse una implementación de un enfoque de razonamiento basado en casos para el aprendizaje automático .

La traducción automática basada en ejemplos se fundamenta en el principio de traducción por analogía. Aplicada al proceso de traducción humana, esta idea rechaza la noción de que las personas traducen oraciones mediante un análisis lingüístico profundo. En cambio, se basa en la creencia de que las personas traducen primero descomponiendo una oración en frases, luego traduciendo estas frases y, finalmente, recomponiendo adecuadamente estos fragmentos en una oración completa. Las traducciones de frases se realizan por analogía con traducciones previas. El principio de traducción por analogía se incorpora a la traducción automática basada en ejemplos mediante las traducciones de ejemplo que se utilizan para entrenar dicho sistema.

Otros enfoques de la traducción automática, incluida la traducción automática estadística , también utilizan corpus bilingües para aprender el proceso de traducción.

La traducción automática basada en ejemplos fue propuesta por primera vez por Makoto Nagao en 1984. ^{[ 1 ]} Señaló que es especialmente adecuada para la traducción entre dos idiomas totalmente diferentes, como el inglés y el japonés. En este caso, una oración puede traducirse en varias oraciones bien estructuradas en otro idioma, por lo que no es útil realizar el análisis lingüístico profundo característico de la traducción automática basada en reglas .

Los sistemas de traducción automática basados ​​en ejemplos se entrenan a partir de corpus paralelos bilingües que contienen pares de oraciones como el ejemplo que se muestra en la tabla anterior. Los pares de oraciones contienen oraciones en un idioma con sus traducciones a otro. El ejemplo en cuestión muestra un par mínimo , lo que significa que las oraciones difieren en un solo elemento. Estas oraciones facilitan el aprendizaje de traducciones de partes de una oración. Por ejemplo, un sistema de traducción automática basado en ejemplos aprendería tres unidades de traducción del ejemplo anterior:

1. ¿Cuánto es esa X ? corresponde a Ano X wa ikura desu ka.
2. El paraguas rojo corresponde a Akai Kasa.
3. La cámara pequeña corresponde a la cámara chiisai

La composición de estas unidades puede utilizarse para producir nuevas traducciones en el futuro. Por ejemplo, si hemos sido entrenados utilizando algún texto que contenga las siguientes oraciones:

El presidente Kennedy fue asesinado a tiros durante el desfile. y El convicto escapó el 15 de julio. , entonces podríamos traducir la oración El convicto fue asesinado a tiros durante el desfile. sustituyendo las partes apropiadas de las oraciones.

La traducción automática basada en ejemplos es la más adecuada para fenómenos sublingüísticos como los verbos frasales . Los verbos frasales tienen significados que dependen en gran medida del contexto. Son comunes en inglés, donde constan de un verbo seguido de un adverbio y/o una preposición , que se denominan partícula del verbo. Los verbos frasales producen significados especializados y específicos del contexto que pueden no derivarse del significado de sus componentes. Casi siempre existe ambigüedad durante la traducción palabra por palabra del idioma de origen al idioma de destino.

Como ejemplo, consideremos el verbo frasal "put on" y su traducción al hindi . Puede usarse de cualquiera de las siguientes maneras:

• Ram encendió las luces. (Se encendieron) (Traducción al hindi: Jalana )
• Ram se puso una gorra. (Usar) (traducción hindustaní: Pahenna )

• Programación mediante ejemplos
• Memoria de traducción
• Procesamiento del lenguaje natural

• Carl, Michael; Way, Andy (2003). Avances recientes en la traducción automática basada en ejemplos . Países Bajos: Springer. doi : 10.1007/978-94-010-0181-6 . ISBN 978-1-4020-1400-0.

• Cunei es una plataforma de código abierto para la traducción automática basada en datos que surgió de la investigación en EBMT, pero que también incluye avances recientes del campo SMT.