Propuesta de posedición completa de la traducción automática de una guía informativa del inglés al español

Abstract

En la actualidad, la traducción automática se ha convertido en una herramienta ampliamente utilizada en procesos de traducción, revolucionando la forma en que las barreras lingüísticas se superan en un mundo cada vez más globalizado y digitalizado. Este avance tecnológico ha transformado la industria de la traducción y ha influido de manera significativa en la accesibilidad a la información global. La posedición completa de la traducción automática (TA), en particular, se ha convertido en un tema de interés crítico, ya que busca perfeccionar y adaptar de manera precisa las traducciones automáticas, garantizando la coherencia, la fluidez y la fidelidad al significado original. Sin embargo, una de las tareas del poseditor es la de adaptar el lenguaje con el que se expresa un texto en función de las necesidades del cliente que solicita dicha traducción. En ese sentido, esta investigación propone la posedición completa de una guía informativa originalmente creada en inglés para padres de víctimas (o posibles víctimas) de explotación sexual infantil comercial en EE. UU., con el fin de utilizar el contenido de la guía en una campaña de sensibilización en Perú dirigida a un público objetivo más amplio: la traducción tendrá que estar dirigida no solo a padres o familiares, sino también a profesores. Para ello, analizaremos los errores encontrados a nivel léxico-semántico, morfosintáctico y estilístico-pragmático en la TA generada por el motor de traducción automática neuronal (TAN) DeepL, comparando dicha versión con nuestra posedición. Finalmente, expondremos la argumentación detrás de los cambios realizados durante la posedición del texto.

Today, machine translation has become a widely used tool in translation processes, helping revolutionize methods to overcome language barriers in an increasingly globalized and digitized world. This technological advancement has transformed the translation industry and has significantly influenced the accessibility of global information. Full machine translation (MT) post-editing, in particular, has become a critical topic of interest, as it seeks to accurately refine and adapt machine translations, ensuring consistency, fluency, and fidelity to the original meaning. However, one of the tasks of the post-editor is to adapt the language used to express a text according to the needs of the client requesting the translation. In this sense, this research proposes the full post-editing of an informative guide initially created in English for parents of victims (or potential victims) of commercial child sexual exploitation in the USA in order to use the contents of the guide in an awareness campaign in Peru aimed at a broader target audience: the translation will have to be addressed not only to parents or relatives but also to teachers. To this end, we will analyze the errors found at the lexical-semantic, morphosyntactic, and stylistic-pragmatic levels in the MT generated by the neural machine translation engine (TAN) DeepL, comparing this version with our post-editing. Finally, we will present the argumentation behind the changes made during the post-editing of the text.