Traducción de DeepL de los sujetos nulos de un texto literario hacia lenguas románicas pro drop y no pro drop

• Nieto García, Paola ^[1] ; Cases Berbel, Elke ^[1]
  1. [1] Universidad Complutense de Madrid

     Universidad Complutense de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: CLINA: an interdisciplinary journal of translation, interpreting and intercultural communication, ISSN-e 2444-1961, Vol. 7, Nº. 2, 2021, págs. 41-59
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Translation of null subjects of a literary text by DeepL into pro-drop and non-pro-drop Romance languages
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  • español

    Desde que Chomsky publicara la Teoría de Principios y Parámetros (1981), donde propone varios parámetros lingüísticos, uno de los más estudiados es el denominado Parámetro pro-drop o Parámetro del sujeto nulo, que describe los idiomas que admiten la presencia o elisión del pronombre personal o sujeto en las oraciones versus el Parámetro no pro-drop, que obliga a la inclusión del sujeto expreso. Sin embargo, la no obligatoriedad del sujeto léxico solo se dará en caso de que la información que debe facilitar se dé por otro elemento oracional, que suele ser la flexión verbal (Chomsky, 1981; Rizzi, 1982). La causa de que un idioma sea o no pro-drop se sustenta, según el Principio de Uniformidad Morfológica (PUM) (Jaeggli y Safir, 1989), en que la lengua se muestre uniforme en su flexión verbal. Entre los lenguajes pro-drop se incluyen la mayoría de las lenguas romances, siendo el francés una excepción (Dryer, 2013). El género de estos sujetos elípticos (él-ella, nosotros-nosotras, etc.), sin embargo, queda en suspense y se deduce únicamente por el contexto, no por la oración en sí. Esto conforma un obstáculo para la traducción automática neuronal (TAN) que, con frecuencia, analiza la oración como unidad. En el presente trabajo vamos a analizar el tratamiento que DeepL, programa gratuito para la TAN, da a los sujetos nulos del español hacia dos idiomas romances: francés e italiano, el primero no pro-drop y el segundo pro-drop. Para ello, hemos usado como corpus el primer capítulo del libro «La ciudad y los perros» del premio Nobel de Literatura Mario Vargas Llosa. Este análisis, dividido en casos de sujetos/pronombres nulos en sintagma nominal (SN) y en sintagma verbal (SV), permitirá a los usuarios de este programa ser conscientes de los errores que comete en los casos de ambigüedad por sujeto nulo y, por ende, comprender mejor el funcionamiento de este.

  • English

    Since Chomsky published his Principles and Parameters Theory (1981), where he proposes several linguistic parameters, one of the most studied has been the so-called pro-drop Parameter or Null Subject Parameter, which describes the languages that admit sentences with the presence or elision of the personal pronoun or subject versus languages which oblige the inclusion of the express subject (non-pro-drop languages). However, the non-obligatory nature of the lexical subject will only be given in the case where the information it must provide is given by another sentence element, which is usually the verbal inflection (Chomsky, 1981; Rizzi, 1982). According to the Morphological Uniformity Hypothesis (MUH) (Jaeggli and Safir, 1989), the reason why a language is pro-drop or non-pro-drop is based on the fact that the language is uniform in its verbal inflection. Pro-drop languages include most Romance languages, with French being an exception (Dryer, 2013). The gender of these elliptical subjects (he-she, etc.), however, is left in suspense and is deduced only from the context, not from the sentence itself. This represents an obstacle for neural machine translation (NMT), which often analyzes the sentence as a unit. In the present work we are going to analyze the treatment that DeepL, a free program for NMT, gives to the null subjects from Spanish into two Romance languages: French and Italian, being the first a non-pro-drop language and the second a pro-drop language. For this purpose, we have analyzed the first chapter of the book «The City and the Dogs» by the Nobel Prize winner Mario Vargas Llosa. This analysis, divided into cases of null subjects/pronouns in nominal syntagm (NS) and in verbal syntagm (VS), will allow users of this program to be aware of the errors it makes in cases of null subject ambiguity and, therefore, to better understand how the program works.