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在线翻译软件西译汉准确性探究--以百度翻译对《佩德罗·巴拉莫》的翻译为例

发布时间:2019-12-03 10:37

  摘要

  本文主要的研究方向为在线翻译软件西班牙语译中文的准确性。随着世界一体化和信息爆炸时代的到来,大量的外语信息涌入我们的学习、工作和生活。在此背景下,语言的多样不应成为人们获取外界资讯的绊脚石。由于目前“通用语”并不存在,一个让人们可以不顾语言障碍获取任何信息的工具就显得至关重要。于是,作为人工翻译的补充,机器翻译应运而生,很大程度上克服了交流障碍。目前学界对于翻译软件中英和英西翻译的研究比较多,而中西在线翻译软件的研究相对欠缺。

  随着中国“一带一路”政策的推广,中国与西班牙和拉丁美洲的交流一定会更加频繁,这就对西中(中西)翻译产生了巨大的需求。探究中西在线翻译软件所提供的翻译结果是否准确成为作者的兴趣所在。

  本文选取了广泛使用的百度在线翻译作为研究对象;将墨西哥作家胡安·鲁尔福的代表作《佩德罗·巴拉莫》作为待翻译文本;为取得较为合理结果,将待翻译文本分为描写、对话、叙事三类。通过比较分析这三类文本的翻译结果,将其翻译错误分为词汇和语法两大部分,从而对百度翻译西译汉过程中出现的问题进行初步归类。

  在对翻译结果进行分析后,作者发现百度翻译西译汉在词汇方面存在零翻译、多义词选择错误等问题;在语法方面存在固定搭配短语不辨识、句子逻辑关系不正确等问题。总体来看,翻译结果没有达到可理解的程度。

  就当前社会上广泛存在的机器翻译能否彻底取代人工翻译的讨论,本文也会根据分析结果指出机器翻译的弊端,从而论证人工翻译在较长一段时间内还不会被机器翻译所取代。

  关键词:

  在线翻译软件;西译汉;准确性;百度翻译;《佩德罗·巴拉莫》

  1. Introducción

  Con el desarrollo de la economía social, las diferencias lingüísticas constituyen el mayor obstáculo para la comunicación entre gentes de diferentes idiomas. Sin embargo, los recursos de la traducción humana son limitados y su coste es elevado. En este momento, la traducción automática muestra su papel relevante.

  Según la definición de Wikipedia, la traducción automática es un área de la lingüística computacional que investiga el uso de software para traducir texto o habla de un lenguaje natural a otro. Con el incesante desarrollo de Internet y las tecnologías altas, hay cada día más aplicaciones de traducción en nuestra vida. Tenemos que enfrentar una pregunta: ? Al final la traducción automática sustituirá la traducción humana? O sea, ?el oficio de la traducción e interpretación está llegando a su fin? No pocas personas lo dudan. Creen que la traducción automática se realiza al fin y al cabo por las máquinas sin entender los lenguajes naturales como los seres humanos. Sin embargo, otros piensan que el impacto de la traducción automática en el oficio de la traducción e interpretación será fatal. E incluso, los traductores ordinarios que realizan tareas simples de traducción que no requieren precisión serán completamente reemplazados por máquinas.

  En la actualidad, las investigaciones sobre la traducción automática, sean en teoría o con ejemplos reales, principalmente toman la traducción entre el chino y el inglés como objeto de estudio. El análisis de la situación actual de la traducción del espa?ol al chino es poco. A través del resultado que he encontrado en CNKI (National Knowledge Infrastructure), aparecen meramente veinte textos con palabras clave “la traducción del espa?ol”, ni qué decir sólo hay un texto sobre la aplicación de la traducción automática en el campo de la traducción del espa?ol.

  Como sabemos, China está ampliando su cooperación con Espa?a y América Latina, y por lo tanto, hay una gran cantidad de necesidades de traducción en términos de política, economía, cultura, y etc. Entonces la traducción automática del espa?ol al

  chino y viceversa debería ser uno de los importantes temas de investigación en ámbitos como la lingüística, la traducción y las ciencias de la computación.

  1.1 Definición e historia de la traducción automática

  1.1.1 Definición de la traducción automática

  Feng Zhiwei, lingüista informático, en su libro 《机器翻译研究》(2004) da la siguiente definición de la traducción automática:

  La traducción automática es una disciplina que traduce texto de un lenguaje de origen (“source language”en inglés) a otro (“target language”en inglés) con la ayuda de la computadora. Tiene relación con muchas otras disciplinas, tales como la lingüística, las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y etc.

  El desarrllo de la tecnología de traducción automática siempre ha seguido de cerca el desarrollo de la tecnología informática, la teoría de la información y la teoría lingüística. Desde la temprana mezcla de los diccionarios hasta la traducción de normas combinando los diccionarios y los conocimientos de los expertos lingüísticos, hasta la traducción automática basada en un corpus de información ascendente, con el mejoramineto de la capacidad de cálculo de la computadora y el crecimiento explosivo de las informaciones multi-idiomas, la traducción automática gradualmente viene prestando servicios convenientes a los usuarios corrientes.

  1.1.2 Historia de la traducción automática

  En el siglo XVII empezaron a utilizar diccionarios mecánicos para superar las barreras del lenguaje, dentro de un movimiento a favor de la creación de una “lengua universal” no ambigua, basada en principios lógicos y símbolos icónicos, que permitiese comunicarse a toda la humanidad.

  En los siglos siguientes, los intentos en este campo no cesaron. En 1933, se solicitaron dos patentes para “máquinas de traducir”, una en Francia y otra en Rusia. Aunque ambos sistemas eran muy rudimentarios, dieron un gran paso en la historia de la traducción automática.

  Tras la aparición de los ordenadores, Warren Weaver y Andrew D. Booth plantearon por primera vez la posibilidad de usar estos aparatos para realizar traducciones. Y así los Estados Unidos iniciaron varios proyectos de investigación sobre la traducción automática.

  En 1951, Bar-Hillel fue nombrado el primer investigador por su dedicación a la traducción automática. Un a?o después, en un congreso organizado por él, se mostraron los últimos progresos sobre este tema y llegaron a una conclusión positiva sobre el futuro de la traducción automática.

  Si decimos que al principio la traducción automática logró su desarrollo principalmente en los Estados Unidos, entonces a partir del a?o 1967, la investigación sobre este tema empezó a desarrollarse en Canadá, Europa occidental y Japón. En los a?os 80 había más países implicados en la investigación.

  Por último, desde los a?os 90 hasta hoy se ven incontables avances en este campo, entre las cuales el ejemplo más emblemático sea la creación de estaciones de trabajo para traductores profesionales en cuanto a las aplicaciones prácticas.

  La importancia de las herramientas de traducción en nuestra vida actual demuestra justamente el saludable estado de la investigación.

  1.1.3 Desarrollo de la traducción automática en China

  En 1956, China ya ha empezado la investigación sobre la traducción automática, después de los Estados Unidos, la Unión Soviética y el Reino Unido. Hoy en día, China no sólo alcanza un nivel mundial en los pruductos de software de PC y sistemas de traducción en línea, sino que también sigue ampliando el campo de investigación sobre la traducción automática. Ha inventado varios sistemas nuevos de traducción.

  Al mismo tiempo, el desarrollo de software de traducción automática también es muy rápido.

  El sistema de traducción automática del chino al inglés y viceversa, dise?ado por la Universidad de Ciencia y Tecnología de la Defensa en 1994, ha realizado su comercialización. Además, los sistemas de traducción automática en línea basados en Internet aparecieron uno tras otro mientras los motores de búsqueda como Google y Baidu han conseguido éxitos en el campo de la traducción automática sucesivamente.

  A pesar de esto, la calidad del resultado ofrecido por la traducción automática generalmente es baja. Es todavía difícil lograr el objetivo de proporcionar una traducción totalmente automática y precisa.

  1.2 Desarrollo del traductor en línea de Baidu

  A principios de julio de 2011, Baidu lanzó oficialmente su traductor en línea. Es un proyecto de cooperación con la Academia de Ciencias de China y obtiene millones de fondos de nuestra nación. Su principio básico consiste en que la máquina aprendiza una gran cantidad de datos y genera los resultados de traducción automáticamente. Es una tradicional traducción autómatica basada en la estadística.

  Dependiendo de los recursos de datos y las ventajas en procesar lenguajes naturales, Baidu se dedica a ayudar a los usuarios a salvar la barrera lingüística y conseguir informaciones y servicios rápidamente. Apoya una traducción entre 28 idiomas populares del mundo. Además, ha logrado gran avance en la adquisición del conocimiento sobre traducción, el modelo de traducción y las tecnologías de traducción multilingüe.

  En cierto sentido, es el líder y el traductor en línea más usado en esta industria nacional. Por lo tanto, este trabajo toma Baidu como objeto de estudio.

  1.3 Breve presentación sobre Pedro Páramo

  Como una obra famosa en el mundo hispánico, Pedro Páramo fue la primera novela del escritor mexicano Juan Rulfo. En apenas 23 ediciones y reimpresiones, la novela había vendido 1143000 reproducciones en Estados Unidos hasta noviembre de 1997, mientras otras ediciones en su tierra natal, México, así como de otros países de habla hispana, han vendido incontables reproducciones adicionales. Además, PedroPáramo ha tenido una gran influencia en el desarrollo del r-ealismo mágico.

  Esta novela de Rulfo ha sido considerada como una de las cumbres de la literatura en lengua castellana por Carlos Fuentes. Gabriel García Márquez dijo que ninguna lectura lo había hecho sentir de ese modo desde que leyó La metamorfosis de Franz Kafka. Jorge Luis Borges comentó que Pedro Páramo es una de las mejores novelas de la literatura universal.

  En una tesis titulada La traducción automática: ? una amenaza para el traductor del siglo XXI?, su autora Maria Mogas Ribas propone un análisis del funcionamiento y calidad de los programas de traducción asistida que son óptimos para cada uno de los géneros literarios (periodísticos, técnico-científicos y jurídico-financieros) con el fin de investigar si la traducción automática acabará sustituyendo el trabajo del traductor humano.

  De la misma manera, considerando que distintas funciones que tienen los materiales sacados de la novela pueden ejercer influencia en el resultado de la traducción, se selecciona tres tipos de oraciones como ejemplo, párrafo en algunos casos. Cada tipo contiene cinco ejemplos sacados de Pedro Páramo. Se agrega la traducción por Baidu después de los ejemplos, cuales se pueden sintetizar en descripciones, diálogos y narraciones.

  1.4 Metodología de la investigación

  Debido a lo enormes que son las diferencias de las características lingüísticas de distintos tipos de oraciones, hay una distinción grande en los criterios de la traducción. Los criterios de evaluación de la traducción humana son muchos. Por ejemplo, Yan Fu, pensador de la Ilustración de la dinastía Qing, formuló tres criterios:fidelidad, expresividad y elegancia. La evaluación del resultado de la traducción automática debe poner la fidelidad en el primer lugar, la cual significa la plena y completa transmisión del contenido original a otro idioma. En el proceso de examinar la fidelidad, se presta atención principalmente a dos aspectos:el vocabulario y la gramática. Según las características lingüísticas del espa?ol, este trabajo divide los errores vocabularios y gramaticales en:

  Errores vocabulariosErrores gramaticales

  a. AdverbioA. Orden de palabras

  b. VerboB.Construcción de sujeto, objeto y predicado

  c. PronombreC. Claúsula de atributo

  d. PolisemiaD. Locuciones

  e. Traducción ceroE.Construcción de adverbio de tiempo

  f. Nombre propioF.. Gerundio

  g. AdjetivoG. Participio pasivo

  h. PreposiciónH.El tiempo

  i. SustantivoI. Construcción de adverbio de lugar

  j. OmisiónJ. Otros errores gramaticales

  k. Otros errores vocabularios

  2. Análisis de la traducción de Pedro Páramo por Baidu

  2.1 Caso de descripciones

  1. Texto original (TO) : Era ese tiempo de la canícula ,cuando el aire de agosto sopla caliente, envenenado por el olor podrido de las saponarias. (Pg. 2)

  Traducción de Baidu (TB): 时间是这个夏天,当空气吹暖日,中毒的saponarias腐烂的气味。

  En este caso, el pronombre demostrativo “ese” significa lo opuesto a la traducción de esta palabra de Baidu. “de agosto” se usa para modificar “el aire”. Sin embargo, esta parte no aparece en la traducción. Al mismo tiempo, “saponarias” no se traduce y se presenta directamente en el resultado ofrecido por Baidu. La parte “envenenado por el olor podrido de las saponarias” funciona como elemento calificativo del sustantivo anterior pero en la traducción no refleja su función sino como una parte independiente. En cuanto a la estructura de esta oración, aunque contiene una construcción de adverbio de tiempo, no hace falta reflejarla en la traducción considerando el encanto de una obra literaria. Este punto no se reflexiona por la traducción automática.

  Errores en la traducción : c, e, j,E,G

  2. TO: Era la hora en que los ni?os juegan en las calles de todos los pueblos, llenando con sus gritos la tarde. Cuando aún las paredes negras reflejan la luz amarilla del sol.(Pg. 6)

  TB: 这是孩子们玩的时候,街道上所有的人民,让他们的尖叫声了。黑色的墙壁的时候,还反映了淡黄色的太阳。

  Un error típico de la traducción consiste en el problema de la misma palabra con diferentes significados, “pueblo” en este caso. El significado de “pueblo” en esta oración es ciudad o villa en vez de gente común como en la traducción automática. Además, la parte de gerundio, “llenando con sus gritos la tarde”, no se traduce completamente según el resultado ofrecido por Baidu. E incluso la traducción no expresa una cosa entendible. Aunque el texto original utiliza dos oraciones, una de las cuales no es completa, en realidad son usadas para describir una misma escena. Sin embargo, la traducción automática pasa por alto este punto y nos ofrece varias frases en vez de una oración coherente.

  Errores en la traducción : d, j,A,B,E,F,J

  3. TO: Al cruzar una bocacalle vi una se?ora envuelta en su rebozo que desapareció como si no existiera. Después volvieron a moverse mis pasos y mis ojos siguieron asomándose al agujero de las puertas. Hasta que nuevamente la mujer del rebozo se cruzó frente a mí.(Pg. 6)

  TB: 我看到过一个路口,一个包裹着他的长围巾就像是不存在的。回国后,我的眼睛跟着我的脚步移动,它开的门。直到再次披巾女人就在我的面前。

  En este caso, el verbo “cruzar” aparece dos veces. Pero ninguno de ellos se traduce correctamente: una vez se equivoca con el significado del verbo “ver” y la otra vez no se traduce. Al mismo tiempo, “una se?ora envuelta en su rebozo” sólo se traduce por parte y así el atributo de “una se?ora” se convierte en el objeto directo de “ver” omitiendo la traducción de “una se?ora”. Lo más terrible de la traducción automática consiste en que inventa cosas de la nada: no menciona nada sobre “regresar al país” ni “abrir la puerta” en el texto original pero estas frases aparecen en la traducción , lo que puede causar malinterpretación.

  Errores en la traducción : b,k,A,B,F,J

  4. TO: Y me encontré de pronto solo en aquellas calles vacías. Las ventanas de las casas abiertas al cielo, dejando asomar las varas correosas de la yerba. Bardas descarapeladas que ense?aban sus adobes revenidos.(Pg. 40)

  TB: 突然,我发现只在那些空荡荡的街道。房屋的窗户开向天空伸出杠革质,留下的杂草。descarapeladas教他们revenidos土坯围墙。

  El verbo “encontrar” puede significar “dar con alguien o algo que se busca” mientras que “encontrarse” tiene el significado de “estar en un lugar”. En este caso, la traducción correcta debe ser el segundo pero Baidu opta por el primero. El mismo caso ocurre en la traducción de la palabra “ense?ar”. Su significado más común es “instruir, doctrinar, amaestrar con reglas o preceptos” pero aquí “ense?ar” significa “dejar aparecer, dejar ver algo involuntariamente”. La traducción automática no ha podido distinguir la diferencia. El error más destacado es la presencia directa de las dos palabras, “descarapeladas” y “revenidos”, sin experimentar un proceso de traducción.

  Errores en la traducción : d,e,j,B.F

  5. TO: No había aire. Tuve que sorber el mismo aire que salía de mi boca, deteniéndolo con las manos antes de que se fuera. Lo sentía ir y venir, cada vez menos; hasta que se hizo tan delgado que se filtró entre mis dedos para siempre.(Pg. 55)

  TB: 没有空气。有着同样的空气,从我的嘴,用手deteniéndolo才离开。他去了,越来越少,直到他太瘦了,永远在我的手指了。

  En la segunda oración hay una cláusula atributiva, en la cual el antecedente es “el mismo aire”. Sin embargo, en la traducción no se percibe un lazo entre el antecedente y su oración subordinada. Y la segunda parte de la traducción no ha diferenciado a qué se refiere el pronombre “lo”, lo que causa la perplejidad de lectores. Además, los verbos como “sorber” y “filtrarse” desaparecen en el resultado ofrecido por Baidu. El adjetivo “delgado” significa “flaco, cence?o, de pocas carnes” en algunos casos mientras que en este caso tiene el significado de “poco, corto, escaso”. Este punto no se ha distinguido por la traducción automática.

  Errores en la traducción : b,c,d,e,j,B,F

  2.2 Caso de diálogos

  1. TO:--Quisiera ser zopilote para volar a donde vive mi hermana.

  -- No faltaba más, do?a Doloritas.Ahora mismo irá usted a ver a su hermana. Regresemos. Que le preparen sus maletas. No faltaba más. (Pg. 17)

  TB: --我要飞到秃鹫是我姐姐的。

  --不,我不会doloritas夫人。现在,你会去看她的姐姐。让我们回去。你准备好你的行李。不,不需要。

  Hay tres verbos en la primera oración: “ser”, “volar” y “vivir”. Según la traducción automática, podemos encontrar un cambio de posición de los verbos “ser” y “volar” y así cambia el significado de esta oración. El verbo “vivir” no se traduce. Por eso la cláusula de lugar no se refleja en la traducción. El subjuntivo en el texto original se descuida también. En la segunda parte, “Doloritas” es un nombre propio porque es el nombre de una mujer. Pero este punto se pasa por alto según la traducción automática. Otro punto que vale la pena mencionar es la traducción del imperativo, “regresemos” en este caso. Aunque la traducción presta atención a este fenómeno gramatical, le falta el encanto de obra literaria por su rigidez. Además, “no faltaba más” aparece dos veces sin un significado exacto por eso su traducción necesita la ayuda del contexto. Sin embargo, la traducción automática sólo selecciona el significado más común del verbo “faltar”.

  Errores en la traducción : b,e,d,e,f,j,B,I

  2. TO: --? Cuáles leyes, Fulgor? La ley de ahora en adelante la vamos a hacer nosotros. ?Tienes trabajando en la Media Luna a algún atravesado?

  -- Sí, hay uno que otro.(Pg. 38)

  TB: --起什么法律?在我们的法律,我们做什么。你工作在一个半月了吗?

  --是的,有一个比另一个。

  Por un lado, los nombres propios como “Fulgor” y “la Media Luna” no se han distinguido ni traducido correctamente por Baidu. Por otro lado, las locuciones como “de ahora en adelante” y “uno que otro” se traducen incorrectamente. En cuanto a la construcción, ponen el objeto directo de la segunda oración en el adelante y a?aden “la” para anáfora. Pero la traducción automática no ajusta el orden de las partes de esta oración y así produce un resultado confuso.

  Errores en la traducción : f,j,A,B,D,F

  3. TO: -- Nunca has sido otra cosa, Dorotea.

  -- Pero ahora trigo pecados, padre. Y de sobra. (Pg. 71)

  TB: --你从来没有被另一件事,嘉。小麦的罪

  --但现在,父亲。而且绰绰有余。

  La traducción automática es confusa. Quizá porque el texto original es corto, no hay mucha información para consultar. Aquí la palabra “padre” no significa “varón o macho que ha engendrado” sino “para referirse a ciertos religiosos y a los sacerdotes”. Además, “trigo” no se refiere a “género de plantas de la familia de las Gramíneas” sino conjugación del verbo “traer”.

  Errores en la traducción : d,d,f,j,A,B,I

  4. TO: Un hombre al que decían el Tratamudo llegó a la Media Luna y preguntó por Pedro Páramo.

  -- ?Para qué lo solicitas?

  -- Quiero hablar cocon él.

  -- No está.

  -- Dile, cucuando regrese, que vengo de parte de don Fulgor, es cocosa de urgencia. (Pg. 90)

  TB: --有人说tratamudo来到新月问彼得的荒原。您需要什么?他说——我的茧。他们不是。我告诉他,cucuando回来,我真是疯狂的一部分,cocosa的紧迫性。

  Es evidente que varias palabras no se traducen por Baidu. En este caso, el hablante tartamudea por eso hay palabras raras como “cocon”, “cucuando” y “cocosa”. La traducción automática no ha podido arreglar esta situación especial. Por todo esto, el resultado ofrecido por Baidu no es satisfactorio ni entendible.

  Errores en la traducción : e,f,i,k,A,B,E,J

  5. TO: -- ? Cómo está la se?ora?

  -- Mal-- le dijo agachando la cabeza.

  -- ? Se queja?

  -- No, se?or, no se queja de nada; pero dicen que los muertos ya no se quejan. La se?ora está perdida para todos. (Pg. 107)

  TB: 女士。你好吗?————说,把你的头。——抱怨吗?不,先生,不抱怨什么,但说,死亡不再抱怨。是的se?ora失去了所有人。

  Puede decir que sólo la parte de “?Se queja?” se traduce correctamente. El resto de la traducción tiene muchos errores. Hay palabras que no se traducen como “agachando”; hay palabras que se cambian su característica morfológica como “los muertos”; hay confusión entre la voz activa y la pasiva como la oración “La se?ora está perdida para todos”.

  Errores en la traducción : c,e,i,A,B,F,J

  2.3 Caso de narraciones

  1. TO: Vine a Comala porque me dijeron que acá vivía mi padre, un tal Pedro Páramo. Mi madre me lo dijo. Y yo le prometí que vendría a verlo en cuanto ella muriera.(Pg. 1)

  TB: 我来这里是因为我说comala住我的父亲,一个叫彼得的荒原。我妈妈告诉我的。我保证我会和我去看他,当她去世的。

  Hay dos nombres propios en este ejemplo: “Comala” no se traduce y “Pedro Páramo” se traduce incorrectamente. En cuanto al condicional simple en la tercera oración, no se refleja en la traducción automática tampoco.

  Errores en la traducción : c, e,f,A,B,E, J

  2. TO: Me dijo que precisamente a eso venía: a pedirme disculpas y a que yo lo perdonara. Sin moverme de la cama le avisé: 《La ventana está abierta》. Y él entró. Llegó abrazándome, como si ésa fuera la forma de disculparse por lo que había hecho.(Pg. 25)

  TB: 我说:这正是来道歉的,我原谅他。床不动,我告诉他:abierta》《la窗口。他走了进来。他抱着我,好像是这样的方式所做的事道歉。

  El sujeto de la primera oración es él en vez de yo. Esto también es aplicable para el verbo “venía”. En cuanto al verbo “moverse”, su sujeto es yo en vez de la cama. Existen varios errores sobre el sujeto. “La ventana está abierta” casi no se traduce. Además, el imperativo, “yo lo perdonara”, no se refleja en la traducción.

  Errores en la traducción : e,j,A,B, J

  3. TO: En este cuarto ahorcaron a Toribio Aldrete hace mucho tiempo. Luego condenaron la puerta, hasta que él se secara; para que su cuerpo no encontrara reposo. (Pg. 31)

  TB: 在这个房间里挂着的快速应答。aldrete很久了。然后他门,直到他做不到;你的身体休息。

  La traducción automática no ha distinguido el nombre propio “Toribio Aldrete”. Además, el proceso de traducción no considera el ajuste del orden de las partes de una oración, por ejemplo, es mejor poner la parte “hace tiempo” en el adelante cuando lo traducen en chino. En cuanto a la segunda oración, su traducción es tan terrible que casi nadie puede entenderla.

  Errores en la traducción : e,f,j,A,B,J

  4. TO: Yo te encontré en la plaza, muy lejos de la casa de Donis, y junto a mí también estaba él, diciendo que te estabas haciendo el muerto. Entre los dos te arrastramos a la sombra del portal, ya bien tirante, acalambrado como mueren los que mueren muertos de miedo.(Pg. 55)

  TB: 我发现你在广场,donis家很远,我也和他一起做,说你死了。你爬到二者之间的阴影已经绷紧了的门户,局促,死的死对死亡的恐惧。

  Por un lado, la parte “muy lejos de la casa de Donis” no es una parte independiente sino para modificar “la plaza”. Por otro lado, “Donis” es un nombre propio y hace falta traducirlo. Otro error consiste en el tiempo. En la parte “te estabas haciendo el muerto”, “estar + gerundio” se usa para reforzar su aspecto durativo o progresivo pero en la traducción la acción “morir” ya se ha terminado. Como se ve, la segunda parte sigue siendo confusa.

  Errores en la traducción : e,f,j, A,B,F,G,H,J

  5. TO: Y cuando ellos se fueron, te arrodillaste en el lugar donde había quedado su cara y besaste la tierra y podrías haber abierto un agujero, si yo no te hubiera dicho : 《Vámonos, Justina, ella está en otra parte, aquí no hay más que una cosa muerta.》(Pg. 75)

  TB: 当他们在的地方,你跪吻了他的脸和土地,你可以开一个洞,如果我没有告诉过你:《vámonos,很明显,她是在另一个地方,这里只有一件事muerta.》

  El verbo “irse” significa salir en este caso en vez de estar. Además, lo que besa no es su cara sino la tierra. Y “su cara” no es la cara de un hombre como dice la traducción automática sino la cara de una mujer, lo que se sabe a partir del contexto. Como vemos, todavía hay palabras sin traducirse,en especial la última oración. Estos errores causará la confusión de lectores.

  Errores en la traducción : b,c,e,f,j,A,B,I,J

  3. Conclusión

  Según el análisis de la traducción por Baidu, podemos encontrar muchos errores en la traducción automática. En cierto sentido, se puede decir que la traducción automática se deja mucho para mejorar porque en la actualidad, su traducción todavía no ha llegado a un nivel entendible. Concretamente, existen problemas en cuanto a la traducción de palabras, frases y oraciones.

  3.1 Problemas en traducir palabras y frases

  En primer lugar, en el proceso de traducir las palabras, suele pasar por alto las palabras complicadas e inusuales, e incluso las presenta directamente en la traducción final, por ejemplo, “saponarias”. En el caso de algunas palabras con diferentes significados, la traducción automática tiende a elegir el significado más común sin considerar el contexto, por ejemplo, “pueblo”. Se debe identificar el sentido de una determinada palabra escrita en su contexto. Como un mero análisis sintáctico resultaría insuficiente, habría que recurrir a la información semántica. Pero es difícil para la traducción automática porque su realización de traducción consiste en buscar ejemplos parecidos en su gran corpus de datos y carece de un conocimiento del mundo real, lo que determina que su resultado será el significado usado más en su corpus en vez del significado más adecuado según el contexto.

  En segundo lugar, cuando mencionamos las frases, es difícil para la traducción automática diferenciar las locuciones, como “uno que otro” en este caso. Esto se debe a que generalmente la traducción automática solo puede traducir las oraciones palabra por palabra si no existe un ejemplo como modelo con estructura igual o similar en su corpus de datos.

  Por lo demás, las palabras en mayúscula suelen ser nombres propios con significado determinado. Pero la traducción no las distingue.

  3.2 Problemas en traducir oraciones

  Cuando se refiere a las oraciones, parece ser la parte más terrible de acuerdo con el análisis de la traducción por Baidu. En esta obra literaria, son pocas las oraciones simples. La mayoría de las oraciones son compuestas. Por lo tanto, podemos encontrar que a la traducción automática le falta la capacidad de distinguir la función de cada parte.

  En el análisis de Maria Mogas Ribas, se pone en evidencia que la cercancía entre lenguas reduce el número y la gravedad de errores y responde de esta manera al porqué de las diferencias entre el nivel de incoherencias de las traducciones castellano-catalán y el nivel de incoherencias de las traducciones catalán/castellano-inglés.

  ésto es muy relevante en la traducción en este caso. La distancia entre el castellano y el chino es mayor que la distancia entre el castellano y el inglés, ni qué decir entre el castellano y el catalán. Por eso, la traducción de Baidu suele ser desordenada y carece de sentido. No dota de la habilidad de distinguir el sujeto, el objeto, el modificador y entre otras cosas por la enorme diferencia entre las dos lenguas, por lo que la traducción final contiene varias partes independientes en vez de una oración coherente. Además, como sabemos, los fenómenos gramaticales, por ejemplo, gerundio, participio pasivo y conjunción, dejan mucha influencia en la relación lógica de una oración mientras que la traducción automática suele omitir este lazo interno.

  A veces, en la traducción incluso aparece contenido que no se menciona en el texto original. Inventa cosas de la nada. Además, es bien sabido que para nosotros estudiantes del espa?ol, el tiempo es un problema espinoso. En función del resultado de Baidu, también constituye un error muy emblemático para la traducción automática.

  3.3 Resultado de esta investigación

  El rector de Singularity University, Ray Kurzweil, divide las traducciones en dos tipos: la traducción familiar que se encarga del intercambio de información y la traducción profesional que transmite el arte del lenguaje. La anterior es aplicable a la idea de automatización: presupone que a más tardar en el a?o 2029, las máquinas son capaces de alcanzar el nivel de la trducción natural de los seres humanos. Pero en cuanto a la posterior, dice que las máquinas todavía no pueden entender ni traducir de una manera elegante la grandeza de obras literarias.

  Considerando que Pedro Páramo es una obra literaria, pensaba examinar la habilidad de la traducción automática en transmitir el encanto literario. Sin embargo, el resultado muestra su deficiencia en la fidelidad ni qué decir la belleza de las palabras traducidas.

  Según Maria Mogas Ribas, la tipología textual también influirá en el trabajo del revisor. No es lo mismo traducir un texto jurídico catalán al castellano. Ni es lo mismo traducir la introducción a un libro científico que la enumeración de varios términos especializados. Sin embargo, en el caso de Pedro Páramo, la calidad de traducción no varía mediante el cambio de funciones de las oraciones. Todo el resultado es insatisfactorio.

  A través del resultado de esta investigación, encontramos lo siguiente:1) Baidu no puede manejar una situación que contiene muchos nombres, preposiciones, locuciones, subjuntivos y frases invertidas. 2) Cuando las palabras no existen en el corpus de datos, Baidu no sabe consultar el diccionario electrónico, por lo que suele causar omisiones o errores. 3) Baidu carece de sentido común. Frente a las oraciones con estructura compleja, generalmente el sistema automático no puede elegir el significado exacto ni juzgar las relaciones lógicas entre las cláusulas según el contexto. No distingue matices. Posee una flexibilidad limitada y no puede apoyarse en un nivel pragmático ni incorporar su experiencia ni su conocimiento del mundo para solucionar problemas, cosas que sí puede hacer el traductor humano. éste también es capaz de hacerse cargo del desnivel entre lo que se comunica explícita e implícitamente.

  Ahora volvemos a la pregunta inicial. ? La traducción automática puede reemplazar la traducción humana? En mi opinión, es un debate eternal. Sea Baidu o Google, su traducción se base en un corpus de datos de la traducción humana, es decir, hacer la máquina aprendizar continuamente el resultado de la traducción humana a fin de ofrecer una traducción más estricta para los usuarios. “ Dado que comunicarse es lograr que el receptor reconozca la intención, y no solamente el significado literal de un enunciado, el verdadero punto débil de la Traducción Automática (TA) es un problema de comunicación, sobre todo cuando se emplea el lenguaje con una doble intención. ” (Sitman-Pi?ol,1999) Es inmutable que la propiedad de la traducción automática sea un herramiento. Existe con el fin de proporcionar una traducción más precisa.

  Sin embargo, la traducción humana es una creación personalizada. Se puede decir que la traducción humana es el mejor resultado de traducción de la lengua de origen.

  En resumen, la fidelidad de la traducción humana es insustituible. Si la traducción humana se sustituye, no será sustituida por la traducción automática sino por el corpus de datos de la traducción humana. Pero los traductores deben ser conscientes de que la traducción auntomática es una realidad innegable. El hecho de que presenta muchos problemas en la actualidad no necesariamente significa que no irá corrigiéndose en el futuro. Hemos dicho que la traducción automática actual se basa principalmente en el corpus de datos. Por eso, si las personas enriquecen lo más posible el corpus y perfeccionan los algoritmos informáticos actuales, estoy segura de que con el transcurso del tiempo, su fidelidad logrará un progreso notable. Por lo demás, debemos tener claro que la atención y la energía de todos son limitadas. Ciertamente cometeremos errores si trabajamos por demasiado tiempo. Las máquinas son para ayudarnos en vez de hacer algo contra los seres humanos. Si la máquina puede ayudarnos a hacer bien la mayoría de las traducciones, solamente nos queda verificar los errores. De esta manera, no solo podemos ahorrar trabajo sino que también conseguimos una traducción más precisa. ? Acaso no es una buena noticia ?

  Lamentablemente, debido al nivel limitado del espa?ol de la autora y la falta de básica teoría informática, las conclusiones que se extraen de este trabajo todavía son relativamente rudimentarias. Seguiré estudiando conocimientos teóricos en el futuro, mejoraré la metodología de esta investigación, enriqueceré los objetos de estudio y me esforzaré por sacar una conclusión más objetiva y científica.

  Bibliografía

  Juan Rulfo. Pedro Páramo. México, Fondo de Cultura Económica, 1955.

  Maria Mogas Ribas. La traducción automática: ? una amenaza para el traductor del siglo XXI?.Espa?a,Universidad Autónoma de Barcelona,2016. Pg.1,15,41.

  Pilar Hernández Mercedes. En torno a la traducción automática. Cervantes ,N0 2 Marzo 2002. Pg.107

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