Título original:
Machine Learning in Translation
Contenido del libro:
Machine Learning in Translation presenta las teorías y tecnologías de aprendizaje automático (machine learning, ML) más relevantes para los procesos de traducción, abordando el tema desde una perspectiva humana y haciendo hincapié en que el ML y las tecnologías basadas en ML son herramientas para los humanos.
Este libro, que explora los puntos en común entre el aprendizaje humano y el automático y la naturaleza de la traducción que aprovecha esta nueva dimensión, ayuda a lingüistas, traductores y localizadores a encontrar mejor su valor añadido en un entorno de traducción basado en el ML. La primera parte explora cómo los humanos y las máquinas abordan el problema de la traducción a su manera particular, en términos de incrustación de palabras, fragmentación de unidades de significado más amplias y predicción en la traducción basada en el contexto más amplio. La segunda parte presenta tareas clave, como la traducción automática, la evaluación y estimación de la calidad de la traducción y otras tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en traducción. La tercera parte se centra en el papel de los datos en los procesos de aprendizaje humano y automático. Propone que el valor único de un traductor reside en su capacidad para crear, gestionar y aprovechar los datos lingüísticos en diferentes tareas de ML en el proceso de traducción. Esboza nuevos conocimientos y habilidades que deben incorporarse a la formación tradicional en traducción en la era del aprendizaje automático. El libro concluye con un debate sobre el aprendizaje automático centrado en el ser humano en la traducción, en el que se subraya la necesidad de dotar a los traductores de conocimientos de ML, mediante la comunicación con usuarios, desarrolladores y programadores de ML, y con oportunidades de aprendizaje continuo.
Esta guía accesible está diseñada para usuarios actuales y futuros de tecnologías de ML en flujos de trabajo de localización, incluidos estudiantes de cursos de traducción y localización, tecnología lingüística y áreas relacionadas. Apoya el desarrollo profesional de los profesionales de la traducción, para que puedan utilizar plenamente las tecnologías de ML y diseñar sus propios flujos de trabajo de traducción centrados en el ser humano y tareas de PNL.
