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DeepL instruye a otros traductores en línea con aprendizaje automático inteligente
Los gigantes tecnológicos Google, Microsoft y Facebook están aplicando las lecciones de aprendizaje automático (machine learning) a la traducción, pero una pequeña empresa llamada DeepL las ha superado a todas y ha elevado el listón en este campo. Su herramienta de traducción es tan rápida como la competencia, pero más precisa y matizada que cualquiera de las que se conocen.
Mientras que Google Translate a menudo busca una traducción muy literal que no tiene en cuenta algunos matices y expresiones idiomáticas (o que la traducción de estas expresiones idiomáticas es un error), DeepL a menudo proporciona una traducción más natural que se acerca más a la de un traductor capacitado.
Algunas pruebas de mi propia experiencia con alguna literatura francesa que conozco lo suficientemente bien como para juzgar que DeepL gana habitualmente. Menos errores de tensión, intención y concordancia, además de una mejor comprensión y despliegue del lenguaje hacen que la traducción sea mucho más legible. Nosotros pensamos que sí, y también los traductores en las pruebas ciegas de DeepL.
Si bien es cierto que el significado puede transmitirse con éxito a pesar de los errores, como lo demuestra la utilidad que todos hemos encontrado en las traducciones automáticas más pobres, está lejos de garantizar que cualquier traducción valga.
Linguee evolucionado
DeepL nació de Linguee, una herramienta de traducción que existe desde hace años y, aunque popular, nunca llegó a alcanzar el nivel de Google Translate, esta última tiene una enorme ventaja en marca y posición. El cofundador de Linguee, Gereon Frahling, solía trabajar para Google Research, pero en 2007 abandonó la empresa para dedicarse a esta nueva empresa.
El equipo ha estado trabajando con el aprendizaje automático durante años, para tareas adyacentes a la traducción principal, pero fue sólo el año pasado que comenzaron a trabajar en serio en un sistema y una empresa completamente nuevos, que llevarían el nombre de DeepL.
Frahling dijo que había llegado el momento:»Hemos construido una red de traducción neuronal que incorpora la mayoría de los últimos desarrollos, a los que hemos añadido nuestras propias ideas».
Una enorme base de datos de más de mil millones de traducciones y consultas, además de un método de traducción mediante la búsqueda de fragmentos similares en la web, sirvió para una base sólida en el entrenamiento del nuevo modelo. También armaron lo que dicen que es el 23º superordenador más poderoso del mundo, convenientemente ubicado en Islandia.
Los desarrollos publicados por universidades, agencias de investigación y competidores de Lingueee demostraron que las redes neuronales convolucionales eran el camino a seguir, en lugar de las redes neuronales recurrentes que la empresa había estado utilizando anteriormente. Este no es realmente el lugar para entrar en las diferencias entre las CNNs y las RNNs, por lo que debe ser suficiente decir que para una traducción precisa de largas y complejas cadenas de palabras relacionadas, la primera es una mejor opción siempre y cuando se pueda controlar sus debilidades.
Por ejemplo, de una CNN podría se puede decir que aborda una palabra de la oración a la vez. Esto se convierte en un problema cuando, por ejemplo, como sucede comúnmente, una palabra al final de la oración determina cómo debe formarse una palabra al principio de la oración. Es un desperdicio repasar toda la oración sólo para encontrar que la primera palabra que la red escogida está equivocada, y luego empezar de nuevo con ese conocimiento, así que DeepL y otros en el campo de aprendizaje automático aplican «mecanismos de atención» que monitorean esos posibles tropiezos y los resuelven antes de que la CNN pase a la siguiente palabra o frase.
Hay otras técnicas secretas en juego, por supuesto, y su resultado es una herramienta de traducción que personalmente usaré por fefecto. Espero con impaciencia ver a los demás mejorar su juego.
Google Transformer resuelve un problema complicado en la traducción automática
El aprendizaje automático ha resultado ser una herramienta muy útil para la traducción, pero tiene algunos puntos débiles. La tendencia de los modelos de traducción a hacer su trabajo palabra por palabra es una de ellas, y puede llevar a errores graves. Google detalla la naturaleza de este problema, y su solución, en un interesante post en su blog de Investigación.
El problema se explica bien por Jakob Uszkoreit, del departamento de procesamiento del lenguaje natural de la empresa. Considere las dos oraciones siguientes:
Llegué al banco después de cruzar la calle.
Llegué al banco después de cruzar el río.
Obviamente,»banco» significa algo diferente en cada oración, pero un algoritmo que mastica su camino podría fácilmente escoger el equivocado, ya que no sabe qué «banco» es el correcto hasta que llega al final de la oración. Esta clase de ambigüedad está en todas partes una vez que empiezas a buscarla.
Yo, yo sólo reescribiría la oración (Strunk and White advirtió sobre esto), pero por supuesto que no es una opción para un sistema de traducción. Y sería muy ineficaz modificar las redes neuronales para traducir básicamente toda la oración y ver si está pasando algo raro, y luego intentarlo de nuevo si lo hay.
La solución de Google es lo que se llama un mecanismo de atención, integrado en un sistema que llama Transformer. Compara cada palabra con cada palabra de la oración para ver si alguna de ellas afectará la una a la otra de alguna manera clave – para ver si «él» o «ella» está hablando, por ejemplo, o si una palabra como «banco» significa algo en particular.
Cuando la oración traducida está siendo construida, el mecanismo de atención compara cada palabra como se agrega a cada otra. Este gif ilustra todo el proceso. Bueno, más o menos.
Una empresa de traducción competidora de Google, DeepL, también utiliza un mecanismo de atención. Su co-fundador citó este problema como uno en el que también habían trabajado duro, e incluso mencionó queestá basado en el artículo de Google (atención es todo lo que necesitas), aunque obviamente hicieron su propia versión. Y una muy efectiva, quizás incluso mejor que la de Google.
Un efecto secundario interesante del enfoque de Google es que da una ventana a la lógica del sistema: porque Transformer le da a cada palabra una puntuación en relación con cada otra palabra, se puede ver qué palabras «piensa» que están relacionadas, o potencialmente relacionadas:
Este es otro tipo de ambigüedad, donde «él» podría referirse a la calle o al animal, y sólo la última palabra lo delata. Lo resolveríamos automáticamente, pero las máquinas deben ser enseñadas.
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