LCA Tema 2.1

¿Qué elemento diferencia fundamentalmente la traducción humana, la asistida y la automática?

Quién toma la mayoría de las decisiones de traducción: la persona, la persona con apoyo de herramientas, o la máquina.

¿Cuáles son los datos de base característicos de la traducción neuronal?

Corpus paralelos entre lenguas, también llamados bitext.

Según el tema, ¿cómo es más útil entender la relación entre traducción humana y automática?

Como un continuo de automatización, en el que ambas suelen combinarse en la práctica.

¿Qué diferencia al contexto lingüístico del contexto extralingüístico?

El contexto lingüístico está dentro del propio texto, mientras que el extralingüístico depende de factores externos como la situación comunicativa o la cultura.

¿Cuál es la unidad de medida de una ventana de contexto, y qué implica una ventana más grande?

El token; y una ventana más grande no garantiza automáticamente una mejor comprensión de todo su contenido.

¿Qué papel histórico desempeñó SYSTRAN en la traducción automática?

Es uno de los sistemas comerciales más veteranos, diseñado en los años 60 y adoptado por la Comisión Europea en 1976.

¿Qué representan los Hidden Markov Models (HMM) en la historia de la traducción automática?

La pieza de transición histórica entre los enfoques basados en reglas y los enfoques estadísticos.

¿Qué quiere decir la idea de que “Systran es un producto, no una tecnología”?

Que el motor tecnológico de un producto puede evolucionar con el tiempo (de reglas a estadístico o generativo) sin que el producto comercial deje de ser el mismo con su nombre, logo, etc.

Según la regla de Bayes aplicada a la traducción automática, ¿qué dos preguntas permite responder?

¿Representa fielmente el texto original? y ¿la traducción suena natural en la lengua de destino?

¿Para qué fue diseñada originalmente la arquitectura Transformer?

Para mejorar la traducción automática, antes de convertirse en la base de los grandes modelos de lenguaje actuales.