Martín Kay

Martin Kay (1935 – 7 de agosto de 2021) fue un científico informático británico , conocido especialmente por su trabajo en lingüística computacional .

Nacido y criado en el Reino Unido, obtuvo su maestría en el Trinity College de Cambridge en 1961. En 1958 comenzó a trabajar en la Unidad de Investigación Lingüística de Cambridge , uno de los primeros centros de investigación en lo que hoy se conoce como Lingüística Computacional. En 1961 se trasladó a la Rand Corporation en Santa Mónica, California , EE. UU., donde llegó a ser jefe de investigación en lingüística y traducción automática. Dejó Rand en 1972 para convertirse en director del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Irvine . En 1974 se incorporó al Centro de Investigación Xerox Palo Alto como investigador asociado. En 1985, sin dejar su puesto en Xerox PARC, se unió al profesorado de la Universidad de Stanford a tiempo parcial. Fue, más recientemente, profesor de Lingüística en la Universidad de Stanford y profesor honorario de Lingüística Computacional en la Universidad de Saarland .

Kay nació en Edgware (Middlesex, Gran Bretaña) en 1935 y estudió lingüística y lingüística computacional en el Trinity College de Cambridge.

Sus principales intereses eran la traducción, tanto humana como mecánica, y los algoritmos lingüísticos computacionales, especialmente en los campos de la morfología y la sintaxis.

Kay falleció tras una larga enfermedad el 7 de agosto de 2021. ^{[ 1 ] [ 2 ]}

Kay comenzó su carrera en la Unidad de Investigación Lingüística de Cambridge , en Inglaterra, bajo la dirección de Margaret Masterman . En 1961, David G. Hays lo contrató para trabajar en la RAND Corporation ; posteriormente, trabajó para la Universidad de California, Irvine y Xerox PARC . Kay es uno de los pioneros de la lingüística computacional y la traducción automática. Fue responsable de introducir el concepto de análisis sintáctico de gráficos en la lingüística computacional y el concepto de unificación en la lingüística en general.

Junto con Ronald Kaplan , fue pionero en la investigación y el desarrollo de aplicaciones en morfología de estados finitos. Ha contribuido durante mucho tiempo al trabajo sobre traducción automática, tanto a nivel personal como crítico. En su artículo fundamental «El lugar que corresponde a los hombres y las máquinas en la traducción de idiomas» ^{[ 3 ],} Kay defendió la integración de los sistemas de traducción automática en el proceso de traducción humana. Fue revisor y crítico de EUROTRA, Verbmobil y muchos otros proyectos de traducción automática.

Kay fue expresidente de la Asociación de Lingüística Computacional y presidente del Comité Internacional de Lingüística Computacional . Fue investigador asociado en Xerox PARC hasta 2002. Recibió un doctorado honoris causa de la Universidad de Gotemburgo . En 2005, la Asociación de Lingüística Computacional le otorgó el Premio a la Trayectoria Profesional por su destacada labor como líder intelectual en la investigación del procesamiento del lenguaje natural (PLN).

• Entre sus logros destacan el desarrollo del análisis sintáctico de gráficos y la gramática de unificación funcional , así como importantes contribuciones a la aplicación de autómatas de estados finitos en la fonología y morfología computacionales. También fue considerado una autoridad destacada en traducción automática .
• Entre sus reconocimientos se incluyen un doctorado honoris causa en Filosofía por la Universidad de Gotemburgo y el premio a la trayectoria profesional de la Asociación de Lingüística Computacional en 2005. Fue presidente permanente del Comité Internacional de Lingüística Computacional .

1. El artículo "correcto" de Martin Kay [1] Después del informe ALPAC en 1966, se llegó a la conclusión de que "No hay perspectivas inmediatas ni predecibles de que la traducción automática produzca traducciones útiles de textos científicos generales". [2] Y debido a este resultado, el campo de la traducción automática entró en un período oscuro. Desde 1966 hasta 1976, casi diez años, se realizaron pocas investigaciones. Sin embargo, en la década de 1980, llegó el período del Renacimiento. [3] "El lugar correcto de los hombres y las máquinas en la traducción de idiomas" atrajo más atención a la traducción automática. En este artículo, se lograron nuevas ideas sobre la relación entre la traducción automática y la traducción humana. En ese momento, con la aplicación de computadoras más económicas y el uso amplio de dominios en la traducción automática, se necesitaban urgentemente resultados de alta calidad. Y la teoría de la traducción automática de alta calidad (TAAC) fue el nivel ideal para la traducción automática tras las críticas de Bar-Hillel en su revisión de los años sesenta sobre el progreso de la TA: «El objetivo de la TA no debería ser la traducción automática de alta calidad (TAAC) que pueda reemplazar a los traductores humanos. En cambio, la TA debería adoptar objetivos menos ambiciosos, por ejemplo, una interacción humano-máquina más rentable y apuntar a la mejora de la productividad de la traducción humana». [4] La utilidad de la traducción humana se elevó a un nuevo nivel superior. De acuerdo con esta idea, Martin Kay propuso un concepto más práctico sobre la relación entre el ser humano y la máquina en el proceso de traducción automática, denominado «amanuense del traductor».

1.1 Dos argumentos en contra de la utilidad de la traducción automática Dado que esta idea incluye al ser humano y a la máquina al mismo tiempo, tanto los informáticos como los lingüistas tienen responsabilidades con la traducción automática. Pero "nunca se les debería pedir que proporcionen una solución de ingeniería a un problema que solo comprenden vagamente". Simplemente necesitan lograr "haciendo solo lo que se puede hacer con absoluta seguridad y fiabilidad... que se puede garantizar virtualmente a todos los involucrados". Como partes principales de la traducción, hay dos argumentos relacionados en contra de la plausibilidad de la traducción automática como empresa industrial desde el punto de vista de la lingüística y la informática. Se suelen esgrimir dos argumentos a favor de las soluciones ad hoc a los problemas de la traducción automática. En el primer argumento, "las soluciones ad hoc tienden a basarse en análisis caso por caso de lo que los lingüistas llaman fenómenos superficiales, esencialmente cadenas de palabras, y en propiedades estadísticas reales o imaginarias de estilos de escritura y dominios de discurso particulares". Es una afirmación estadística simple que puede descartarse. En el segundo argumento, las soluciones ad hoc solo aluden a la comprensión del segundo idioma mediante la lectura de textos, y se denominó el argumento del aprendiz de brujo, porque «este tipo de argumento implica que la teoría incompleta que los lingüistas y los informáticos han podido proporcionar suele ser una base peor para construir dispositivos prácticos que la ausencia total de teoría, ya que esta última no sabe cuándo detenerse». «El principal problema del argumento del aprendiz de brujo es que la decisión de que una oración puede traducirse sin análisis solo puede tomarse a posteriori. La oración de ejemplo muestra que existe más de una interpretación de una oración en algún nivel, y un análisis posterior demuestra que existe una única traducción compatible con todas ellas. En resumen, el algoritmo necesario para decidir cuándo se requiere análisis tendría que utilizar los resultados del mismo análisis que pretende evitar».

1.2 El amanuense del traductor y la memoria de traducción Esta es la parte principal del artículo, para ilustrar qué es el amanuense del traductor. El autor mostró tres aspectos: edición de texto, ayudas a la traducción y traducción automática. "Supongamos que los traductores disponen de un terminal que consta de un teclado, una pantalla y algún método para señalar palabras y letras individuales. La pantalla se divide en dos ventanas. El texto a traducir aparece en la ventana superior y la traducción se compone en la inferior." Esta es la forma del amanuense del traductor, que no es un dispositivo real ni lo será jamás. "Ambas ventanas funcionan de la misma manera. Mediante el dispositivo señalador, el traductor puede seleccionar una letra, palabra, oración, línea o párrafo y, pulsando la tecla correspondiente, realizar alguna operación sobre él."

Estas dos figuras muestran el proceso de traducción desde la visualización inicial hasta la selección. Este dispositivo no es tan simple como lo muestran estas dos figuras; puede brindar un servicio más especializado al traductor. En las ayudas para la traducción, el autor mostró la tercera figura:

Una adición relativamente sencilla sería un diccionario. El traductor selecciona una palabra o secuencia de palabras y da una orden para que se busquen… Esta nueva ventana crea el efecto de superponer una parte de las ventanas ya presentes. En este caso, la nueva ventana contiene una entrada de diccionario engañosamente simple para la palabra seleccionada. Además, el dispositivo tiene muchas otras características. Por ejemplo, la simplicidad de la entrada del diccionario, la inclusión de sintaxis y semántica al señalar símbolos, las entradas de diccionario modificables y las modificaciones temporales hacen que este dispositivo sea más práctico. A continuación, se explicará la traducción automática. Una de las opciones que se deberían ofrecer al usuario del sistema hipotético que he descrito, en una etapa temprana, sería un comando que dirigiera al programa a traducir la unidad seleccionada. El resultado de este comando variará según la etapa de desarrollo del sistema. Sin embargo, el usuario siempre podrá intervenir en el proceso de traducción en la medida que lo desee. Si decide no intervenir, se mostrará un texto que pretende traducir la unidad actual en la ventana inferior de su pantalla. Podrá editarlo a su antojo, como lo hacían los correctores posteriores. También puede solicitar que se le consulte cuando el programa se enfrente a una decisión específica, cuando se detecten ciertas ambigüedades, etc. En estos casos, el sistema consultará al traductor humano. Este podrá, por ejemplo, solicitar que se le consulte sobre cuestiones de referencia pronominal. En esta parte, se presentó la idea de memoria de traducción como una operación de diccionario. Supongamos, por ejemplo, que una palabra se guarda en el almacén local —esa parte del diccionario que persiste solo mientras se trabaja en este documento— si aparece en el texto con una frecuencia significativamente mayor que la que indican las estadísticas almacenadas en el diccionario principal. Una frase se registrará si aparece dos o tres veces, pero el diccionario no la reconoce como modismo o frase hecha. Al examinar el contenido de este almacén antes de comenzar la traducción, el usuario puede prever las dificultades y tomar decisiones sobre cómo abordarlas. Estas decisiones, por supuesto, se registrarán en el propio almacén. Durante este proceso, o por cualquier otro motivo, el traductor puede solicitar que se muestren todas las unidades del texto que contienen una palabra, frase, cadena de caracteres, etc. Al fin y al cabo, la referencia más importante al traducir un texto es el propio texto. Si el texto que se va a traducir a continuación no es del todo sencillo, el traductor podría empezar por dar una orden al sistema para que muestre cualquier elemento del almacén que pueda ser relevante.Esto le permitirá identificar decisiones que tomó antes de comenzar la traducción propiamente dicha, palabras y frases estadísticamente significativas, y un registro de todo aquello que llamó la atención anteriormente. Antes de continuar, podrá examinar fragmentos de texto, tanto pasados ​​como futuros, que contengan material similar.

1.3 Expectativa de un mejor desempeño del amanuense del traductor Al final del artículo, Kay mencionó algunas razones para esperar un mejor desempeño de este dispositivo. Primero, el sistema está en posición de llamar la atención de su colaborador humano sobre los asuntos que más probablemente lo necesiten; segundo, las decisiones que deben tomarse durante la traducción de un pasaje rara vez son independientes; tercero, una de las funciones más importantes del sistema es la que registra las palabras y frases que se utilizan de alguna manera especial en el texto actual.

• «Una vida dedicada al lenguaje». Discurso pronunciado en reconocimiento al Premio a la Trayectoria Profesional en la 43.ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional, Ann Arbor, Michigan , 27 de junio de 2005. http://www.stanford.edu/~mjkay/LifeOfLanguage.pdf
• Alineación de cadenas de texto mediante árboles de sufijos. Un artículo sobre el posible uso de árboles de sufijos para alinear textos y sus traducciones. http://www.stanford.edu/~mjkay/CYCLING.pdf
• Algunas reflexiones inconclusas sobre la naturaleza de la traducción. Aquí hay algunas reflexiones inconclusas sobre la naturaleza de la traducción. http://www.stanford.edu/~mjkay/CurrentState.pdf
• Algunas ideas preliminares sobre modelos de lenguaje en PLN estadístico sobre las que necesito ayuda. http://www.stanford.edu/~mjkay/language_models.pdf
• Su artículo de 1994 sobre " Modelos regulares de sistemas de reglas fonológicas ", publicado en Lingüística Computacional 20(3):331–378, junto con Ronald Kaplan. http://www.stanford.edu/~mjkay/Kaplan%26Kay.pdf

• Lingüística y Ciencias de la Información (con Karen Spärck Jones ), Academic Press , 1973.
• Lenguaje natural en la ciencia de la información (editado con DE Walker y Hans Karlgren), Skriptor, Estocolmo, 1977.
• Verbmobil: Un sistema de traducción para el diálogo cara a cara (con Jean Mark Gawron y Peter Norvig ), CSLI, Stanford, California, 1994.
• Introducción a la traducción automática . W. John Hutchins y Harold L. Somers. Londres: Academic Press, 1992.
• Manual de Lingüística Computacional . Ruslan Mitkov (ed.). Oxford University Press , 2003. (Introducción).

• " Reglas de interpretación: un enfoque al problema de la computación en la semántica del lenguaje natural ", en Actas del Segundo Congreso Internacional de la Federación Internacional para el Procesamiento de la Información , 1962.
• "Un procedimiento de análisis sintáctico". Actas del Segundo Congreso Internacional de la Federación Internacional para el Procesamiento de la Información, 1962.
• "Un procedimiento general para la reescritura de cadenas de caracteres", ponencia presentada en la reunión anual de la Asociación de Traducción Automática y Lingüística Computacional, Bloomington, Indiana, 1964.
• La lógica del reconocimiento de cognados en la lingüística histórica, RM-4224-PR, Santa Mónica, The RAND Corporation, julio de 1964.
• Un programa de análisis sintáctico para gramáticas categoriales, RM-4283-PR, Santa Mónica, The RAND Corporation, agosto de 1964.
• El analizador tabular: un programa de análisis sintáctico para la estructura de frases y la dependencia, RM-4933-PR, Santa Mónica, The RAND Corporation, julio de 1966.
• Sistema informático para ayudar al investigador de campo lingüístico, P-4095, Santa Mónica, The RAND Corporation, mayo de 1969.
• El sistema MIND: Programa de análisis morfológico, RM-6265/2-PR, Santa Mónica, The RAND Corporation, abril de 1970. (con Gary R. Martins).
• "Traducción automática de lenguas naturales" en El lenguaje como problema humano: Dédalo, 1973.
• " Gramática de unificación funcional: un formalismo para la traducción automática " en Actas de la Conferencia Internacional sobre Lingüística Computacional (COLING 84), The Association for Computational Linguistics, 1984.
• "Análisis sintáctico en lenguajes con orden de palabras libre" (con Lauri Karttunen ), en Dowty, David R., Lauri Karttunen y Arnold M. Zwicky, Análisis sintáctico del lenguaje natural, Cambridge University Press, 1985.
• "Unificación en la gramática", en Dahl, V., y P. Saint-Dizier, Comprensión del lenguaje natural y programación lógica, North Holland, 1985.
• "Cuestiones teóricas en el diseño de una estación de trabajo para traductores", Actas del taller de IBM sobre informática y traducción, Copenhague.
• "Modelos regulares de sistemas de reglas fonológicas" (con RM Kaplan), Lingüística Computacional 20:3 (septiembre de 1994. Con RM Kaplan).
• "Alineación de subcadenas mediante árboles de sufijos". Lingüística computacional y procesamiento inteligente de textos , Springer, Lecture Notes in Computer Science, 2004.

• Unificación disyuntiva http://www.stanford.edu/~mjkay/DisjunctiveUnification.pdf
• Incertidumbre funcional http://www.stanford.edu/~mjkay/FunctionalUncertainty.pdf
• HPSG1 http://www.stanford.edu/~mjkay/pollard-foundations.pdf
• HPSG2 http://www.stanford.edu/~mjkay/levine03.pdf
• Generación HPSG http://www.stanford.edu/~mjkay/Shieber.pdf
• CCG http://www.stanford.edu/~mjkay/Steedman%26Baldridge.pdf
• Características tipificadas http://www.stanford.edu/~mjkay/Copestake.pdf
• Dependencia http://www.stanford.edu/~mjkay/covington.pdf Archivado el 3 de diciembre de 2010 en Wayback Machine

• Fue profesor honorario en la Universidad del Sarre y recibió doctorados honoris causa de las universidades de Gotemburgo y Ginebra.
• También ganó el Premio ACL a la Trayectoria Profesional de 2005. Su discurso de aceptación se tituló "Una vida dedicada al lenguaje". ^{[ 4 ]}

• Página principal de Stanford
• Página principal de la Universidad de Saarland
• Mención honorífica del premio ACL a la trayectoria profesional
• "Una vida dedicada al lenguaje" — Discurso de aceptación del premio a la trayectoria profesional de la ACL – Martin Kay describe su trabajo en lingüística computacional (13 páginas)
• Anuncio de la conferencia con nota biográfica
• Entrevista (vídeo y audio) con Martin Kay en el Instituto de Internet de Oxford, 18 de junio de 2009.