¿DeepL, Google Translate o VIP?: Qué sistema ofrece un mejor rendimiento en la traducción de locuciones continuas y discontinuas

• Carlos Manuel Hidalgo-Ternero ^[1]
  1. [1] Universidad de Málaga

     Universidad de Málaga

     Málaga, España

     
• Localización: Tecnologías lingüísticas multilingües: Desarrollos actuales y transición digital / coord. por Gloria Corpas Pastor, Francisco Javier Veredas Navarro, 2024, ISBN 978-84-1369-807-6, págs. 61-78
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este artículo presentamos los resultados de una investigación con gApp, un sistema de preprocesamiento de texto diseñado para la identificación y conversión automáticas de expresiones pluriverbales desde sus formas discontinuas hacia sus formas continuas con el objetivo de mejorar el rendimiento de los actuales sistemas de traducción automática neuronal (TAN) (veáse Hidalgo-Ternero, 2021, Hidalgo-Ternero y Corpas Pastor, 2020,2024a y 2024b). A fin de demostrar su eficacia, se ha llevado a cabo un experimento con los sistemas TAN de VIP, DeepL y Google Translate en la direccionalidad ES>EN para la traducción de somatismos, es decir, expresiones pluriverbales que contienen un lexema que hace referencia a un órgano o parte del cuerpo humano o animal (Mellado Blanco, 2004). De forma más concreta, se han analizado construcciones con la estructura de verbo más sintagma preposicional [V+SP], tales como agradecer de corazón, ver con buenos ojos, ir de cabeza e ir en cabeza. A este respecto, algunos de los resultados obtenidos con estas expresiones pluriverbales pondrán en cuestión la concepción ampliamente aceptada de la discontinuidad fraseológica como sinónimo inequívoco de peor rendimiento de los sistemas TAN.