Resolució anafòrica en traducció automàtica: el cas de l’espanyol i el català

• Alvarez-Vidal, Sergi ^[1]
  1. [1] Universitat Pompeu Fabra

     Universitat Pompeu Fabra

     Barcelona, España

     
• Localización: Linguamática, ISSN 1647-0818, Vol. 16, Nº. 1, 2024, págs. 3-13
• Idioma: catalán
• Títulos paralelos:
  • Anaphoric Resolution in Machine Translation: the Case of Spanish and Catalan
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • català

    En l'última dècada, la traducció automàtica (TA) ha augmentat la seva presència no només en el sector de la traducció sinó també en el conjunt de la societat, en part pels bons resultats de qualitat obtinguts per la traducció automàtica neuronal (TAN). Actualment, els models massius de llenguatge (MML) com ara GPT (Generic Pre-trained Transformer) poden generar text sobre una infinitat de temes diferents i també traduir documents tenint en compte un context més ampli. Tot i així, per a idiomes estretament relacionats, com ara l'espanyol i el català, la traducció automàtica basada en regles (TABR) s'utilitza diàriament per traduir milers de paraules.

    Aquest article estudia la TAN, TABR i GPT del castellà al català, dues llengües romàniques amb una estructura molt semblant en les quals els sistemes de TABR han demostrat un bon rendiment. Utilitzem un challenge test set centrat en la resolució d'anàfores, específicament els pronoms febles, un grup de pronoms que no tenenuna correlació directa entre les dues llengües. Com que els models de TABR només tenen en compte la informació a nivell de frase, només estudiem les aparicions intraoracionals. L'objectiu és avaluar un fenomen sintàctic complex que ens pot ajudar a entendre quin dels tres sistemes tradueix més bé els elements contextuals.

    Els resultats mostren que els dos models GPT provats són els que produeixen el nombre més baix d'errors, seguit dels sistemes de TAN. Tot i així, el nombre de traduccions errònies en el millor sistema és del 47%, cosa que contrasta amb els bons resultats d'avaluació generals que s'obtenen per a aquest parell de llengües.

  • English

    In the last decade, machine translation (MT) has increased its presence not only in the translation industry but also in society as a whole, in part due to the good results in quality produced by neural machine translation (NMT). Currently, large language models (LLMs) such as GPT (Generic Pre-trained Transformer) can generate text on endless topics, and also translate documents taking into account a larger context. Even so, for closely-related languages such as Spanish and Catalan rule-based machine translation (RBMT) is used daily to translate thousands of words.

    This article studies how RBMT, NMT and GPT perform translating from Spanish into Catalan, two Romance languages with very similar structure in which RBMT systems have shown to perform well. We use a challenge test set focusing on anaphora resolution, specifically weak pronouns, a group of pronouns which do not have a direct correlation between the two languages. As RBMT models only take into account sentence level information, we only study intra-sentential appearances. The goal is to assess a complex syntactic phenomenon which can help understand which system translates better contextual information.

    Results show the two GPT models tested are the ones with the less number of errors, followed by the NMT models. Even so, the number of errors in the model with the best results is 47\%, which does not correspond to general assessment results usually obtained for this language combination.