“Alcanzar la paridad humana en una tarea de traducción automática es un sueño que todos nosotros hemos tenido”, dijo la semana pasada Huang Xuedong, el responsable de la sección de habla, lenguaje natural y esfuerzos de traducción automática de los laboratorios de investigación de la compañía ubicados en Asia y Estados Unidos.
Huang reconoció el nuevo sistema como un hito importante en una de las tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) y destacó que ha sido logrado gracias a Microsoft. “La búsqueda de eliminar las barreras del idioma para ayudar a las personas a comunicarse mejor es fantástica”, agregó.
Los investigadores dijeron que pudieron alcanzar la paridad humana en un conjunto de pruebas de noticias publicadas por un grupo de industria e investigación en una conferencia de traducción automática en 2017. Para mejorar la precisión, los expertos utilizaron una combinación de métodos para entrenar su sistema. Además, usaron métodos de aprendizaje dual que imitan la forma en la que las personas corrigen el texto traducido a máquina.
Alcanzar la paridad humana en una tarea de traducción automática es un sueño que todos nosotros hemos tenido”, afirma Huang Xuedong, el responsable de la sección de habla, lenguaje natural y esfuerzos de traducción automática de los laboratorios de investigación de la compañía de software Microsoft ubicados en Asia y Estados Unidos.
Sin embargo, Microsoft ha dicho que su sistema de traducción no ha sido probado en noticias en tiempo real, incluso cuando está buscando aplicar su avance técnico a sus productos de traducción en el futuro.
La traducción automática ha sido un problema difícil de resolver en NLP, dado que generalmente hay diferentes formas de decir lo mismo o describir un concepto debido al idioma y a los matices culturales.
Por su parte, Tie-Yan Liu, gerente de Investigación en Microsoft Research Asia, quien lidera un equipo de aprendizaje automático que trabajó en este proyecto, opina que nadie sabe si los sistemas de traducción automática llegarán a ser tan buenos para traducir cualquier texto en cualquier idioma con la precisión y lirismo de un traductor humano, pero avances como este último permiten dar pasos más seguros hacia esa meta, como lograr la paridad humana en la traducción de habla en habla.
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