Análisis de calidad de traducción de dos traductores automáticos utilizados en un estudio de traducción

Abstract

El objetivo principal de esta investigación se centró en evaluar la calidad de la traducción automática mediante el análisis de dos traductores automáticos, utilizando la métrica de evaluación SAE J2450, que previamente se había establecido como el estándar. El enfoque de estudio fue cuantitativo, de nivel descriptivo y se llevó a cabo mediante un diseño de estudio de casos cuantitativo. La muestra estuvo conformada por dos motores de traducción automática, DeepL y Yandex, y se sometió un fragmento de un documento técnico del campo de automoción en estas plataformas. Después de realizar la evaluación respectiva de ambos traductores automáticos, se determinó que la calidad promedio de sus traducciones es medianamente baja, con un resultado de 74.83 %. Este resultado se atribuye en gran medida a la presencia significativa de errores terminológicos y sintácticos. Asimismo, el resultado de calidad de DeepL fue de un 73.37 %, mientras que Yandex alcanzó un 76.29 %. En ambos casos, se llegó a la conclusión que la calidad de las traducciones se considera medianamente baja, siendo los errores de terminología los más frecuentes. Por último, para lograr un nivel de calidad superior en las traducciones automáticas, se recomienda la intervención de un traductor profesional que pueda corregir y mejorar los posibles errores identificados durante el proceso de traducción. Esto contribuirá a garantizar la precisión y la coherencia en las traducciones, especialmente en campos técnicos como la automoción. Además se resalta la necesidad de combinar la tecnología con la experiencia humana para lograr resultados de calidad.