La traducción automática del registro coloquial: evaluación de calidad con traductores automáticos y grandes modelos de lenguaje

Abstract

El avance de la traducción automática es una realidad innegable y no son pocos los profesionales que la ven como una amenaza para su trabajo. Sin embargo, el presente trabajo plantea una visión más abierta, un enfoque dispuesto a descubrir lo que pueden aportar estas herramientas: ¿y si, en lugar de rivales, estas tecnologías pudieran convertirse en aliadas para el traductor? El objetivo de este estudio consiste en analizar si los traductores automáticos neuronales y los grandes modelos de lenguaje pueden ayudar al traductor humano a la hora de abordar uno de los principales retos de la traducción: el registro coloquial. Para ello, se evaluarán las traducciones de frases informales generadas por cuatro herramientas (ChatGPT, Tower, DeepL y Google Translate) a través de las métricas de calidad de la traducción MQM, BLEU y COMET, junto con la opinión de estudiantes de traducción, con el fin de ofrecer una respuesta fundamentada a esta pregunta