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La Unión Europa y el futuro de la traducción automática

A través de la división “Connecting Europe Facility (CEF)”, encargada de conectar a los países miembro, la Unión Europea intenta mejorar la comunicación entre los países miembro.

Para eso, quiere minimizar los problemas de entendimiento entre las diferentes lenguas, y por tanto le encargó a la empresa valenciana Pangeanic la creación de motores de traducción entre las distintas lenguas de los países miembro. En otras palabras, será el “Google Translate” de la Unión Europea.

De hecho, es un momento emocionante para los traductores, ya que en diciembre de 2017 se lanzaron dos sistemas de inteligencia artificial capaces de enseñarse a sí mismos cualquier idioma. De acuerdo con Global Market Insights, la industria de la traducción tendrá un patrimonio neto de $ 1.5 mil millones para 2024.

Estas son buenas noticias tanto para traductores individuales como para desarrolladores de tecnología de traductores. Se pedirá a ambos que ofrezcan soluciones de traducción cada vez más especializadas para satisfacer una demanda mundial en constante crecimiento.

La tecnología no tiene como objetivo reemplazar a los traductores
Estos sistemas no están destinados a reemplazar a los traductores humanos.

Por ejemplo, Corea tiene una de las poblaciones de robots más altas del mundo y casi no tiene desempleo. Una mayor automatización crea más trabajos “humanos” y mejores trabajos cognitivos.

La traducción sigue siendo una profesión atractiva que está directamente en línea con la demanda milenaria de fuentes de ingresos en línea. El salario medio anual para esta profesión es de alrededor de $ 45,910, aunque los salarios pueden ser considerablemente más altos.

El espíritu detrás de la nueva tecnología es uno de coexistencia y de aliviar la carga de los traductores que trabajan en grandes volúmenes.
Informe sobre el mercado global de traducción automática: previsiones de 2018 a 2023

El informe profundiza en la dinámica del mercado, la traducción automática global y la inteligencia competitiva. Sus autores señalan que “los principales factores que impulsan el mercado son el creciente volumen de big data, la necesidad de una traducción rentable y el aumento del contenido en línea.

Además, la globalización está aumentando la demanda de contenido basado en la ubicación en diversos sectores verticales de la industria, como la electrónica, los viajes, el comercio electrónico y la hospitalidad “.

Traducción Neural Machine (NMT) -informece acá

Este es el último enfoque en la industria y el más cercano relacionado con la inteligencia artificial. Reduce el esfuerzo de post-edición gracias a su enfoque en la fluidez.

En muchos sentidos, es un enfoque “ultra estadístico”, con varias capas que procesan la información y los nodos transmiten información y garantizan la precisión.

Se le ha llamado neuronal debido a que la forma en que funcionan las capas y los nodos se asemeja mucho a la forma en que funcionan las neuronas en los humanos (y en los mamíferos en general).

Algunas de sus características lo ayudan a comprender las similitudes entre las palabras, analizar oraciones completas y evaluar la fluidez de una oración en el idioma de destino mediante el análisis de unas pocas palabras a la vez.

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