Rocío Ávila Ramírez
Universidad de Córdoba
Fecha de recepción: 28.05.2023 Fecha de revisión: 19.06.2024 Fecha de aceptación: 19.07.2024
Resumen: Las herramientas de traducción asistida por ordenador (TAO) y la traducción automatizada han cambiado el método de trabajo de los traductores en las últimas décadas. Algunas de estas herramientas son los traductores en línea como DeePL o Google Translator, que ofrecen a los traductores muchas posibilidades de mejorar, o no, la calidad de su trabajo. Tras una contextualización sobre la evolución de las herramientas TAO y TA a lo largo de la historia y una vez establecidas las definiciones de modismos y frases hechas, se analizarán los resultados obtenidos a través del empleo de las dos herramientas anteriormente mencionadas cuando tratan de traducir de francés a español 71 modismos o frases hechas.
tools when trying to translate 71 idioms or set phrases from French into Spanish will be analysed.
Sumario: Introducción. 1. Los motores de traducción automática. 2. ¿Modismos, frases hechas o expresiones idiomáticas? 3. Empleo de herramientas de traducción automatizada en modismos y frases hechas FR-ES. 4. Conclusiones.
Con el desarrollo de la inteligencia artificial y la aparición de sistemas de traducción automática (TA) más potentes y gratuitos, al alcance de cualquier persona con acceso a Internet, los cambios en el mundo profesional de la traducción son profundos y relevantes (Alvarez-Vidal et al., 2020). Algunos especialistas y académicos del campo de la traducción y de la lingüística computacional ya afirman que, con el desarrollo de nuevos sistemas TA, la calidad de esta es, actualmente, similar a la traducción humana (TH) o que se acerca a la de los traductores promedio (Wu et al., 2016). Apuntan incluso que los sistemas TA pueden superar la calidad de los traductores en determinados ámbitos como son las noticias (Hassan et al., 2018). Sin embargo, los estudios que arrojaron estos resultados no habían seguido enfoques de evaluación adecuados de la calidad de la traducción (Läubli et al., 2018, 2020; Toral, 2020), entre otros que no habían sido llevados a cabo por profesionales del sector de la traducción. De ahí que no estemos de acuerdo con esta última afirmación.
No obstante, desde una perspectiva práctica y actual de la traductología, podría afirmarse que la traducción asistida, la gestión de proyectos o los métodos de envío de archivos son aspectos técnicos cuyo manejo es indispensable para todo traductor moderno, pues esto puede influir en su trabajo de tal forma que de ello dependa su competencia y su éxito a la hora de adquirir una cartera de clientes (Ortiz Jiménez, 2011). La actividad profesional del traductor no tiene cabida en la actualidad sin el manejo del ordenador y de ciertas habilidades tecnológicas que garantizan, en cierta medida, un resultado óptimo de su trabajo. Por ello, además de las herramientas TAO, es importante que estos cuenten con un amplio rango de
herramientas de software genérico: procesadores rápidos, lectores y editores de PDF, gestores de correo, antivirus y antiespías potentes, compresores versátiles y todas las herramientas que hagan el trabajo más fácil (López Sánchez, 2014:8). Y es que el uso y conocimiento de estas da lugar a un importante campo en la Traducción Asistida por Ordenador: la investigación para mejorar y perfeccionar estas herramientas (Bowker y Fisher, 2002 en Gambier et al., 2010: 60).
1 Entendiendo por traducción de calidad la definición aportada por Koby et al. (2014), que apuntan que «Una traducción de calidad demuestra la precisión y fluidez que la audiencia y el propósito requieren, y cumple con todas las otras especificaciones negociadas entre el solicitante de la traducción y el proveedor de la traducción, siempre teniendo en cuenta las necesidades del usuario final». Y añade que «…es aquella en la que el mensaje plasmado en el texto de origen se transfiere por completo al texto de destino, incluyendo la denotación, la connotación, el matiz y el estilo. Además, el texto de destino está escrito en la lengua meta utilizando la gramática y el orden de las palabras correctos, lo que produce un texto culturalmente apropiado que, en la mayoría de los casos, se lee como si hubiera sido escrito originalmente por un hablante nativo de la lengua meta para los lectores de la cultura meta»
se aborda la traducción de modismos y frases hechas, mostrando de un modo crítico y analítico cuál ha sido el resultado obtenido al utilizar dos traductores automatizados en línea para realizar su traducción: DeePL y Google Translator.
Según la Norma ISO 17100/2015 de Servicios de traducción, la traducción automática puede definirse como la «traducción automatizada del texto o discurso de un lenguaje natural a otro mediante el uso de un sistema informático».
Siguiendo a Ortego-Antón y Seghiri (2019: 333) los motores de TA pueden clasificarse en los siguientes cuatro tipos:
Sistemas de TA basados en reglas (TAR), donde el proceso de traducción consiste en apli-car las reglas necesarias sobre una frase dada para obtener la traducción (Babylon o SDL Free Translation).
Sistemas de TA basados en estadística (TAE); a partir del uso de los datos del corpus de entrenamiento se desarrollan modelos probabilísticos que asignan una probabilidad alta a aquellas frases destino que son traducciones reales de la frase dada y una probabilidad baja o nula a aquellas frases que no lo son (Bing o MyMemory).
Sistemas de TA basados en motores híbridos (TAH), que son aquellos que combinan los sistemas de TA basados en reglas y en estadística (SYSTRANet).
Sistemas de TA neuronal (TAN), que es una nueva tecnología de aprendizaje de máquinas llamada Deep Learning o Deep Neural Networks, que trata de imitar el funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales para la TA se hicieron posibles recientemente y, aunque aún se encuentran en sus primeras etapas de desarrollo, ya ofrecen mejores traduc-ciones que los motores de TAE en muchos idiomas. Uno de los principales ejemplos de TAN lo encontramos en Google Translate o en el novedoso DeepL, creado en 2017, que se perfila como el mayor competidor del anterior.
Sin embargo, en la actualidad cabría añadir un quinto elemento que se está convirtiendo en el mayor competidor de todos los anteriores, si no lo ha hecho ya: la IA (la inteligencia artificial).
Dejando a un lado este último, cabe destacar que el empleo de motores automáticos y de posedición por parte de los proveedores de servicios lingüísticos es más que palpable, tal y como afirman Torres Hostench et al. (2016, 16). Del trabajo anterior se desprende que el 47,3% de las empresas de traducción y/o servicios lingüísticos utilizan motores de TA y la posedición durante el proceso de traducción.
Gráfico 1: Programas de TA más utilizados según el estudio de Zaretskaya et al. (2015, 2016, 2018)
Jackendoff (2007) afirma que las expresiones multipalabra (EPM) representan un fenómeno lingüístico de primer orden y que son parte importante e inseparable tanto de las lenguas generales como de las especializadas.
2 Nótese que el trabajo se llevó a cabo en los años 2015 y 2016, motivo por el que no aparece el programa DeePL, creado en agosto de 2017.
Tal y como afirma Corpas Pastor (1997: 14), «la formación el funcionamiento y el desarrollo del lenguaje están determinados no sólo por reglas del sistema, sino también por todo tipo de estructuras prefabricadas de las que se sirven todos los hablantes en sus producciones lingüísticas».
Y es que, quién no ha utilizado en alguna ocasión frases como dorar la píldora o ir al grano.
Según Congosto Martín (2000: 167)
Desde un punto de vista lingüístico, quedan definidas como aquellas combinaciones estables de unidades léxicas que formadas por más de dos palabras gráficas en su límite inferior, y cuyo límite superior se sitúa en el nivel de la oración compuesta, se caracterizan por su polilexicalidad; por su alta frecuencia de uso y de coaparición de sus elementos integrantes; por su institucionalizacióno convencionalización derivada de su reproducción reiterada; por su estabilidad, entendida en términos de fijación (interna y externa) y de especialización semántica; por su idiomaticidad y variación potenciales; así como por el grado en el cual se dan estos aspectos en los distintos tipos.
Al margen de las distintas definiciones sobre fraseología, modismos o frases hechas que se exponen aquí, si hay algo común en todas las lenguas es que este fenómeno lingüístico existe en todas ellas.
Martín (2009: 250) expone que hay un campo semántico extensísimo que engloba una serie de estructuras semánticas que Iribarren (1996: 16) llamará dichos, y que vienen a plasmar realidades lingüísticas afines: dichos, modismos, refranes, locuciones, frases hechas, sentencias, aforismos, tópicos, adagios, apotegmas, máximas, expresiones idiomáticas.
Por su parte, para Buitrago (2000: 9) un modismo es «una expresión fija de la lengua cuyo significado no se puede deducir interpretando las palabras que la forman», de la misma forma que una locución «es un grupo de palabras que forman un significado que no siempre se deduce de las palabras que lo forman».
En lo que sí parecen estar de acuerdo ambos autores es en agrupar, por un lado, a las locuciones, frases hechas, modismos o dichos, entre los cuales incluiría las expresiones idiomáticas, como parte de la oración que tiene una mayor flexibilidad en su utilización, funcionando muchas veces como locuciones adverbiales, mientras que, por otro lado, los aforismos y refranes
constituyen oraciones independientes con más de un verbo y sentido moralizante (Martín, 2009: 251).
Romera (cit. por Iribarren, 1996: 17), defiende el término modismo en lugar de dicho y señala las siguientes características comunes:
Es de origen popular y transmisión oral.
Es una expresión peculiar del idioma difícil de traducir a otras lenguas.
A diferencia del refrán no contiene necesariamente un consejo o sentencia, sino que aporta elementos expresivos de muy distinto tipo que empleamos para ilustrar, ponderar o completar el mensaje.
Es frecuentemente, resto o despojo de alguna expresión más amplia
(un cantar popular, un proverbio) o proviene de algún suceso o anécdota cuyo origen desconoce el hablante.
Presenta cierta tendencia a la inalterabilidad, aunque a menudo el uso lo haya deformado por fenómenos de etimología popular, ultracorrección o asociación con otras expresiones similares.
Según Moliner (1998: 1526) existe una diferencia entre modismo y frase hecha. Ésta radica principalmente en que modismo consistiría en expresiones que no constituyen oración completa y que por tanto se integran en otra, mientras que oraciones constituirían lo que se llaman frases hechas. Esta autora apunta que, según su carácter sintáctico, los modismos pueden ser:
modos adverbiales, así como oraciones subordinadas con función de adjetivo, preposición o conjunción: a manos llenas (adverbios), de armas tomar, de mírame y no me toques (adjetivos); en aras de (preposiciones);
de uso latino: ex abrupto, in albis.;
nombres pluriverbales: salto mortal, vuelta de campana.
De todas las definiciones y distinciones anteriormente expuestas, será la de Romera la que sirva como base sobre la que sustenta parte de este trabajo. Una vez establecido que los modismos son de origen popular, que se transmiten de manera oral y que, con carácter general, se desconoce su procedencia, cabe matizar que su traducción a otros idiomas no solo ha traído tradicionalmente de cabeza a multitud de traductores profesionales, sino que en ocasiones ha sido imposible. Es en este punto en el que ambos epígrafes de este texto (1 y 2) cruzan sus caminos. Si en el epígrafe anterior
nos esforzábamos por establecer una base teórica sólida sobre la evolución que ha desarrollado la TA a lo largo de su historia, en este epígrafe hemos establecido la base lingüística e idiomática necesaria para proceder a exponer los resultados que han surgido de la unión de ambos en el siguiente apartado.
En este sentido, cabe destacar trabajos en TA como el publicado por Mitkov R. (2016), quien propuso la creación de una herramienta práctica de apoyo a la labor de estudiantes de idiomas y traductores profesionales que identifique automáticamente expresiones multipalabra (EPM) y ofrezca sus traducciones en cualquier par de lenguas.
Al margen de la creación de nuevos sistemas automáticos o de la evolución de los existentes, para llevar a cabo nuestro trabajo hemos utilizado dos herramientas TA ampliamente conocidas y disponibles gratuitamente en línea: DeePL y Google Translator. En ellas, se han introducido un importante número de frases hechas en francés, siendo un total de 71, elegidas por su gran contenido semántico tanto en LO como en LM.
Los motivos por los que hemos escogido estos sistemas y no otros han sido principalmente cuatro:
porque son herramientas ampliamente conocidas y de uso muy extendido
porque son gratuitas, sin necesidad de aportar datos personales ni registro
por la facilidad de uso
por la rapidez en la obtención de resultados.
El método que hemos seguido ha sido tan sencillo como utilizar ambas herramientas TA para traducir las frases hechas previamente seleccionadas. Posteriormente, hemos comparado los resultados obtenidos en cada una de ellas y analizado los resultados. Cabe avanzar, y al hilo de frases hechas, que
«no todo lo que brilla es oro» y que, si bien es cierto que la TA ha mejorado cualitativamente en los últimos años, aún necesita de la responsabilidad humana del traductor especializado para su manejo y correcta interpretación, cuestión que pasamos a abordar en el siguiente punto.
Las 71 unidades fraseológicas que se presentan en este trabajo se presentan de forma aislada, sin contexto, por una sencilla razón: no es indispensable el contexto para su comprensión en LO y se pretende comprobar si así ocurre con su traducción en LM.
El hecho de que las unidades fraseológicas las encontremos en contexto influenciaría a que el resultado obtenido fuera acorde al mismo y procurara no dar lugar a otras posibles interpretaciones. Sin embargo, el objetivo inicial de este trabajo ha sido comprobarlo y analizarlo de forma aislada, si bien en futuros trabajos se ampliará a la búsqueda de cada una de las 71 unidades en diferentes contextos.
Una vez realizada la consulta, y conscientes de que se trata de una cantidad relevante de muestra, procedemos al análisis de los resultados obtenidos, evaluando la idoneidad de éstos desde un punto de vista meramente traductológico.
En la siguiente tabla (Tabla 1), se muestran los modismos y frases hechas en LO (francés) y, posteriormente se muestran los resultados obtenidos en cada una de las herramientas TA utilizadas (como ya se ha dicho éstas han sido DeePL y Google Translator). En la penúltima columna se propone la traducción del modismo o frase hecha equivalente en LM (castellano) y finalmente, en la última columna, se indica la idoneidad o no del resultado obtenido a través del traductor automático en tanto capta el sentido de la frase o carencia de este.
Los resultados de estos 71 modismos y frases hechas revelan que el 23,94% (correspondientes a 17 muestras) ofrecen el sentido correcto de la frase hecha en LO (francés) en ambas herramientas TA; dicho de otro modo, ambas herramientas utilizadas TA han sido capaces de captar el sentido correcto de la expresión y trasvasarlo a LM. En este apartado encontramos expresiones como aller à quelqu’un comme un gant (quedar algo a alguien como un guante), o autant chercher une aiguille dans une botte de foin (tratar de buscar una aguja en un pajar). Del mismo modo, encontramos en este apartado jeter l’argent par les fenêtres (tirar la casa por la ventana) o un tiens vaut mieux que deux tu l’auras (más vale pájaro en mano que ciento volando).
El 52,11% de los resultados obtenidos (y representando más de la mitad de la muestra) revela que las traducciones obtenidas a través del empleo de ambas herramientas TA no son correctas, ni en sentido estricto, ni figurado. O lo que es lo mismo, ninguno de los dos sistemas online ha sido capaz de
traducir los modismos o frases hechas propuestos. En este apartado hay resultados muy llamativos como avoir le beurre et l’argent que ha sido traducido por DeePL como «tener el pastel y comérselo también», y como
«tener mantequilla y dinero de mantequilla» en el caso de Google Translate, cuando en realidad lo que quiere decir es que «no se puede querer el oro y el moro». En este sentido, cabe destacar que de la totalidad de la muestra existe una traducción idónea o equivalencia de los modismos o frases hechas, por lo que quizás, de incluirse en ambos sistemas correctamente traducidos tendría como resultado traducciones mucho más acordes o cercanas al sentido de las expresiones en LO, incluso incluyendo varias propuestas y habida cuenta de cómo pueden verse modificados los modismos o frases hechas según la localización geográfica en la que nos encontremos.
Otro caso muy llamativo de este apartado en el que ambas traducciones de los sistemas son incorrectas es el de la expresión en avril, ne te découvre pas d’un fil; en mai, fais ce qu’il te plaît, traducido por ambos sistemas como «en abril, no pierdas la cabeza; en mayo, haz lo que quieras» y «en abril, no te descubras con un hilo; En mayo, haz lo que quieras», respectivamente. Sin embargo, lejos de las propuestas obtenidas por los sistemas automáticos el significado y el equivalente en LM es «hasta el cuarenta de mayo, no te quites el sayo». Como puede deducirse de lo anterior, el sistema ha traducido de manera literal la propuesta recibida, sin tener opción a captar el sentido de la frase, reformularla y buscar el equivalente apropiado (si existe) en castellano; cuestión que no ocurre cuando la labor es llevada a cabo por un traductor profesional.
Sin embargo, el porcentaje que más llama nuestra atención y despierta nuestro interés, viene representado por el 23,94% donde hemos obtenido un resultado correcto en un sistema automatizado e incorrecto en el otro. Son 17 curiosos casos entre los que se encuentran las siguientes frases hechas: mettre la puce à l’oreille, appeler un chat un chat, o au royaume des aveugles, les borgnes sont rois.
En el caso de mettre la puce à l’oreille, DeePL la tradujo como « mettre la puce à l’oreille ». Por su parte, de Google Translate, obtuvimos el siguiente resultado: «poner una pulga en la oreja». Ambos resultados los hemos considerado incorrectos ya que la equivalencia sería «tener la mosca detrás de la oreja». Sin embargo, consideramos que el resultado obtenido usando
DeePL está mucho más cerca en tanto ha sido capaz de interpretar el sentido.
Para la expresión appeler un chat un chat obtuvimos «llamar a las cosas por su nombre» y «llamar gato a un gato», respectivamente. Consideradas ambas incorrectas, volvemos a ver que el resultado de DeePL se acerca más a la traducción final que el de Google, siendo ésta «llamar al pan, pan y al vino, vino».
En última instancia, para la expresión francesa au royaume des aveugles, les borgnes sont rois, si bien ambas opciones se acercan bastante a la traducción final, hemos considerado incorrecta la de Google ya que al realizar una traducción literal acaba cometiendo un error de concordancia.
Con lo expuesto y con los datos que se muestran en la tabla, podría afirmarse que, aunque la mayor parte de modismos y frases hechas han sido calificadas como incorrectas, las traducciones de DeePL se acercan más a la traducción final que las que proporciona el otro programa. La cuestión, es que con el elevado número de lenguas que incluye este sistema, los resultados que suelen obtenerse son bastante buenos si lo comparamos con otros sistemas de TA en línea. Sin embargo, en alguna ocasión (pocas en esta muestra) ha sido la herramienta de Google la que propone una traducción más acorde a la traducción final, como ocurre en el caso de tiré à quatre épingles, que acierta con el resultado «de punta en blanco».
N.º | Modismo/ Frase hecha (FR) | Resultado obtenido con Deepl | Resultado obtenido con Google Translate | Traducción (ES) | Idoneida d del resultado obtenido con Deepl | Idoneidad del resultado obtenido con Google Translate |
1 | Aller à quelqu’un comme un gant | Encajar a alguien como un guante | Le queda a alguien como un guante | (Le/te/me) sienta como un guante/Sentar como anillo al dedo | SI | SI |
2 | Appeler un chat un chat | Llamar a las cosas por su nombre | Llamar gato a un gato | Llamar al pan, pan, y al vino, vino | SI | NO |
3 | Après la pluie, le beau temps | Después de la lluvia, el buen tiempo | Después de la lluvia, el buen tiempo | Después de la tempestad viene la calma | NO | NO |
4 | Au pied de la | Al pie de la | Al pie de la | Al pie de la letra | SI | SI |
lettre | carta | letra | ||||
5 | Au royaume des aveugles, les borgnes sont rois | En el reino de los ciegos el tuerto es el rey | En el reino de los ciegos, los tuertos son reyes | En país de ciegos, el tuerto es el rey | SI | NO |
6 | Autant chercher une aiguille dans une botte de foin | Es como buscar una aguja en un pajar | Como buscar una aguja en un pajar | Buscar una aguja en un pajar | SI | SI |
7 | Avoir le beurre et l’argent du beurre | Tener el pastel y comérselo también | Tener mantequilla y dinero de mantequilla | Querer el oro y el moro | NO | NO |
8 | Avoir le compas dans l’œil | Tener una brújula en el ojo | Tener la brújula en el ojo | A ojo de buen cubero | NO | NO |
9 | Bavard comme une pie | Hablar como una urraca | Hablador como una urraca | Hablar como una cotorra | SI | SI |
10 | Bayer aux corneilles | Bayer a los cuervos | Bayer con cuervos | Pensar en musarañas | NO | NO |
11 | Boire comme une éponge | Beber como una esponja | Bebe como una esponja | Beber como una cuba/como una esponja | SI | SI |
12 | Bouche cousue | Boca cosida | Boca cerrada | Punto en boca | NO | NO |
13 | C’est du gâteau | Un trozo de tarta | Es un trozo de tarta | Es pan comido | NO | NO |
14 | C’est en forgeant qu’on devient forgeron | Es forjando como se llega a ser herrero | Es la práctica la que hace al maestro | La práctica hace al maestro | SI | SI |
15 | C’est là où le bât blesse | Aquí es donde radica el problema | Aquí es donde aprieta el zapato | La horma de mi/su zapato | NO | NO |
16 | C’est une autre paire de manches | Este es un asunto diferente | Es una historia diferente | Eso es harina de otro costal | NO | NO |
17 | Changer un cheval borgne pour un cheval aveugle | Cambiar un caballo tuerto por uno ciego | Cambiando un caballo tuerto por un caballo ciego | Salir de Guatemala para meterte en Guatepeor | NO | NO |
18 | Débarrasser le plancher | Despejar el suelo | Limpiar el piso | Ahuecar el ala | NO | NO |
19 | Dévoiler le pot aux roses | Descubrir la maceta de rosas | Descubre la maceta de | Descubrir el pastel | NO | NO |
rosas | ||||||
20 | Donner un coup de poignard dans le dos | Puñaladas por la espalda | Puñaladas para la Espalda | Puñalada por la espalda | SI | SI |
21 | En avril, ne te découvre pas d’un fil ; en mai, fais ce qu’il te plaît | En abril, no pierdas la cabeza; en mayo, haz lo que quieras | En abril, no te descubras con un hilo; En mayo, haz lo que quieras | Hasta el cuarenta de mayo, no te quites el sayo | NO | NO |
22 | En faire tout un plat | Darle mucha importancia | Haz un gran problema de esto | Hacer una montaña de un grano de arena. | NO | NO |
23 | En moins de deux | En menos de dos | En menos de dos | En menos que canta un gallo | SI | SI |
24 | Enfoncer une porte ouverte | Derribar una puerta abierta | patear una puerta abierta | Descubrir América/descub rir la pólvora | NO | NO |
25 | Être comme les deux doigts de la main | Ser como dos dedos de la mano | Ser como los dos dedos de la mano | Ser uña y carne | NO | NO |
26 | Être entre l’enclume et le marteau | Estar entre la espada y la pared | Estar entre el yunque y el martillo | Estar entre la espada y la pared/en un callejón sin salida | SI | NO |
27 | Entrer comme dans un moulin | Entrar como en un molino | Entrar como en un molino | Entrar como Pedro por su casa | NO | NO |
28 | Être la cinquième roue du carrosse | Ser la quinta rueda | Ser la quinta rueda del carruaje. | Ser el último mono | NO | NO |
29 | Être né sous une bonne étoile | Nacer bajo una buena estrella | Nacer bajo una estrella de la suerte | Nacer con buena estrella | SI | SI |
30 | Faire contre mauvaise fortune bon cœur | Sacar lo mejor de una mala situación | Hacer contra la mala suerte con un buen corazón | Al mal tiempo, buena cara | NO | NO |
31 | Faire d’une pierre deux | Matar dos pájaros de un tiro | Hacer dos pájaros de un tiro | Matar dos pájaros de un tiro | SI | NO |
32 | Faire des yeux de velours à quelqu’un | Hacer que los ojos de alguien parezcan de terciopelo | hacer ojos de terciopelo a alguien | Hacer ojitos | NO | NO |
33 | Faire des châteaux en Espagne | Hacer castillos en España | Construyen do castillos en España | Hacer castillos en el aire | NO | NO |
34 | Fermer les yeux sur quelque chose | Hacer la vista gorda ante algo | Cierra los ojos a algo | Hacer la vista gorda | SI | NO |
35 | Faire tout de travers | Hacerlo todo mal | hazlo todo mal | No dar pie con bola | SI | SI |
36 | Fourrez son nez partout | Meter las narices en todas partes | mete la nariz por todos | Meterse en camisas de once varas | SI | NO |
37 | Gai comme un pinson | Feliz como una perdiz | Feliz como una alondra | Como unas castañuelas | SI | SI |
38 | Humeur de chien | Humor del perro | estado de ánimo de perro | Humor de perros | SI | SI |
39 | Il faut de tout pour faire un monde | Se necesita de todo para hacer un mundo | Se necesita todo para hacer un mundo | De todo hay en la viña del Señor | NO | NO |
40 | Il y a anguille sous roche | Huelo a rata | hay algo raro | Hay gato encerrado | NO | NO |
41 | Il n’y a pas de fumée sans feu | No hay humo sin fuego | No hay humo sin fuego | Cuando el río suena, agua lleva | NO | NO |
42 | Il y a plusieurs façons de plumer un canard | Hay muchas maneras de desplumar un pato | Hay muchas maneras de desplumar un pato. | Cada maestrillo tiene su librillo | NO | NO |
43 | Il ne faut pas mettre la charrue avant les bœufs | No ponga el carro delante de los bueyes | No pongas el carro delante del caballo | No hay que empezar la casa por el tejado | NO | NO |
44 | Jeter l’argent par les fenêtres | Tirar el dinero por la ventana | Gastar mucho | Tirar la casa por la ventana | SI | SI |
45 | Les cordonniers sont toujours les plus mal chaussés. | Los zapateros son siempre los peor calzados. | Los zapateros son siempre los peor calzados | En casa del herrero, cuchillo de palo | NO | NO |
46 | Marcher comme sur des roulettes | Caminando como una roca | Camina como un reloj | Ir sobre ruedas | NO | NO |
47 | Mettre la puce à l’oreille | Dar la voz de alarma | Poner una pulga en la oreja | Tener la mosca detrás de la oreja | SI | NO |
48 | Mettre le | Poner el dedo en | poner el | Dar en el clavo | NO | NO |
doigt sur quelque chose | la llaga | dedo en algo | ||||
49 | Mettre tous ses œufs dans le même panier | Poner toda la carne en el asador | Pon todos los huevos en la misma cesta | Poner toda la carne en el asador | SI | NO |
50 | Mon petit doigt me l’a dit | El dedo meñique me dijo | Mi dedo meñique me dijo | Me lo ha dicho un pajarito | NO | NO |
51 | Ne pas avoir la langue dans sa poche | Mantener la boca cerrada | No tengas la lengua en el bolsillo | Sin pelos en la lengua | NO | NO |
52 | Ne pas y aller par quatre chemins | No te andes por las ramas | No vayas allí de cuatro maneras. | No andarse con rodeos | SI | NO |
53 | Ne tenir qu’à un fil | Pendiendo de un hilo | Colgando de un hilo | Estar pendiendo de un hilo | SI | SI |
54 | On ne peut ménager la chèvre et le chou | No puedes tener las dos cosas | No puedes prescindir de la cabra y el repollo. | Teta y sopa no cabe en la boca | SI | NO |
55 | Passer l’éponge sur quelque chose | Esponja sobre algo | Borrar algo | Borrón y cuenta nueva | NO | NO |
56 | Payer rubis sur l’ongle | Pagar como una casa en llamas | Paga rubí en la uña | Pagar a tocateja | NO | NO |
57 | Quand on parle du loup, on en voit la queue | Cuando hablamos del lobo, vemos su cola. | Cuando hablamos del lobo, vemos su cola. | Hablando del rey de Roma, por la puerta asoma | NO | NO |
58 | Qui se ressemble s’assemble | La unión hace la fuerza | Dios los cría y ellos se juntan | Los que duermen en el mismo colchón, se vuelven de la misma opinión | NO | SI |
59 | Quand le vin est tiré, il faut le boire | Cuando se saca el vino, hay que beberlo | Cuando se saca el vino, hay que beberlo | A lo hecho, pecho | NO | NO |
60 | Rendre la monnaie de sa pièce | Devolver | Dar cambio en la propia moneda | Pagar con la misma moneda | NO | SI |
61 | Savoir d’où vient le vent | Saber de dónde viene el viento | Saber de dónde viene el viento | Arrimarse al sol que más calienta | NO | NO |
62 | Se cogner/Se | Golpearse la | Golpeando | Darse de bruces | NO | NO |
taper la tête contre les murs | cabeza contra la pared | tu cabeza contra las paredes | ||||
63 | Se jeter dans la gueule du loup | Entrar en la boca del lobo | Salta a la boca del lobo | Entrar en la boca del lobo | SI | NO |
64 | Taper dans le mille | Dar en el blanco | Golpea el blanco | Dar en el blanco | SI | NO |
65 | Tâter le terrain | Tanteando el terreno | Probar las aguas | Tantear el terreno | SI | NO |
66 | Tendre l’autre joue | Poner la otra mejilla | Pon la otra mejilla | Poner la otra mmejilla | SI | SI |
67 | Tirer son chapeau à quelqu’un | Quitarse el sombrero ante alguien | Quítate el sombrero ante alguien | Quitarse el sombrero | SI | SI |
68 | Tiré à quatre épingles | Estrechamente enrollado | Vestido de punta en blanco | De punta en blanco | NO | SI |
69 | Tourner autour du pot | Dando palos de ciego | Irse por las ramas | Andarse por las ramas | NO | SI |
70 | Un tiens vaut mieux que deux tu l’auras | Más vale pájaro en mano que ciento volando | Más vale pájaro en mano que ciento volando | Más vale pájaro en mano que ciento volando | SI | SI |
71 | Une tempête dans un verre d’eau | Una tormenta en un vaso de agua | Una tormenta en un vaso de agua | Ahogarse en un vaso de agua | NO | NO |
Tabla 1. Resultados obtenidos en herramientas TA en la traducción de modismos y frases hechas FR-ES
Una vez finalizado el análisis podemos afirmar (en términos cuantificativos) que Google Translate ofrece un 72% en la idoneidad de la traducción frente a un 28% obtenido a través de DeePL.
% Idoneidad de cada motor de búsqueda
28
72
Google Transl. DeePL
Gráfico 2: Porcentaje de idoneidad de la traducción
Por su parte, al analizar si ambos sistemas de TA coinciden en ofrecer un resultado apropiado en la traducción nos damos cuenta de que aciertan en su resultado en un 23,94%. Frente a este dato, los sistemas analizados no coinciden en la traducción que proporcionan en un porcentaje muy similar, siendo este de un 22,53%, lo que nos hace reflexionar sobre los contenidos de las bases de datos de ambos motores en relación con los modismos o frases hechas y que, ciertamente, parecen insuficientes.
Sin embargo, lo más llamativo al analizar los datos obtenidos ha sido comprobar que hay una gran discordancia en muchas ocasiones entre los resultados obtenidos por Google Translate y los obtenidos por DeePL. Al margen de que la traducción ofrecida sea o no correcta lo que extraemos de este último dato es que el porcentaje de discordancia en los resultados entre ambos sistemas es muy representativo, concretamente de un 53,53%, lo que significa que más de la mitad de las 71 frases hechas o modismos introducidos obtienen traducciones distintas.
% Coincidencia de ambos motores
22,53
23,94
SI (ambos) No (ambos)
Discordancia
53,53
Gráfico 3: Porcentaje de coincidencia de ambos sistemas TA
El campo de la TA ha mejorado mucho en las últimas décadas, tanto en el desarrollo de diversos sistemas como en la calidad que presentan. Sin embargo, la traducción requiere del desarrollo de soluciones propias, adecuadas a su proceso y producto, y adecuadas a sus profesionales, cuestión que, a tenor de los resultados obtenidos con estas dos herramientas, está por llegar.
Con todo, cabe resaltar que la TA presenta ciertas ventajas que propician la obtención de un resultado traductológico en tiempo récord, sin necesidad de que suponga la traducción final o definitiva. La reducción del tiempo invertido en cada traducción con este servicio favorece las estrategias de captación de clientes, así como la aceptación de un mayor número de encargos por parte del traductor. Por otro lado, los sistemas TA han propiciado la aparición de nuevas salidas profesionales como la del corrector de pruebas (proofreader), un especialista que se encarga de corregir los aspectos generales y el estilo de una traducción, o determinar si su contexto es o no adecuado. Se trata de una figura que iría más allá de la del revisor tradicional (Parra, 2006: 16), quien normalmente se encargaría de examinar los errores ortotipográficos del encargo, al contrario del corrector de pruebas, quien realizaría una evaluación crítica de una traducción ajena.
Sin embargo, estos sistemas están provistos de sus propias desventajas, como es la dificultad o incapacidad para traducir el sentido de expresiones y
no solo su significación superficial. La incapacidad, patente a tenor del estudio que aquí se muestra, de traducir un importante número modismos o frases hechas o de percibir la ironía queda sustituida por una traducción literal sin pies ni cabeza, labor que el traductor debe tener en cuenta para mantener el control en la toma de decisiones finales.
No obstante, desde un punto de vista objetivo, consideramos que los TA, aun con sus partes menos positivas, suponen una herramienta fundamental en el desarrollo profesional y del entorno traductor. En este sentido, estamos plenamente de acuerdo con Sánchez Montero (2021), quien afirma que
A pesar de que sigan presentándose errores relativos a la pragmática y a la estilística en los textos una vez que son situados en su contexto, la utilidad de estas herramientas y recursos se hace visible cuando se propone trabajar en colaboración con sus resultados. En el presente se produce la necesidad de asimilar las tecnologías del lenguaje en el tratamiento de los textos, tanto a nivel individual como profesional. No se trata de dejar que la máquina haga todo el trabajo, puesto que los efectos de una completa automatización serán evidentes, sino de, por lo menos, estar abiertos a dialogar con las contribuciones de otras disciplinas. Desde luego, no todos los profesionales del texto mantienen una actitud en contra de dichas tecnologías. En ese sentido, la traducción asistida por computadora como una competencia curricular básica constituye un ejemplo de las posibles metas en el trabajo colaborativo. Además, se debe fomentar el uso adecuado y responsable de las herramientas, lo cual sugiere consolidar métodos de enseñanza a nivel universitario, a fin de mostrar un panorama laboral apegado a la realidad a quienes comienzan su carrera como profesionales de los textos.
Bowker, L. (2002) Computer-aided Translation Technology: A Practical Introduction. University of Ottawa Press, Canadá. ISBN: 0-7766-0538-0
Congosto Martín, L. (2000) Algunas reflexiones a propósito de ciertas unidades fraseológicas de origen semítico y su posible evolución en iberorromance. Philologia Hispalensis, 14 (2000) 167-181.
Corpas Pastor, G. (1997) Manual de fraseología española, Madrid: Gredos.
Corpas Pastor, G. (2000). «Acerca de la (in)traducibilidad de la fraseología». En Las lenguas de Europa: Estudios de Fraseología, Fraseografía y Traducción, ed. por Gloria Corpas Pastor. Granada: Comares, 483–522.
Corpas Pastor, G. (2003). Diez años de investigación en fraseología: análisis sintáctico-semánticos, contrastivos y traductológicos. Madrid: Iberoamericana.
Corpas Pastor, G. (2013). «All that Glitters is not Gold when Translating phraseological Units». En Workshop Proceedings for: Multi-word Units in Machine Translation and Translation Technologies, ed. por Johanna Monti et al. Allschwil: The European Association for Machine Translation, 9– 10.
Gambier, Y. y Van Doorslaer, L. (2010) Handbook of translation studies. Vol. 1.
Amberes: John Benjamins Publishing Co.
Hassan, H., Aue, A., Chen, C., Chowdhary, V., Clark, J., Federmann, C., Huang, X., Junczys-Dowmunt, M., Lewis, W., Li, M., Liu, S., Liu, T.-Y.,
Luo, R., Menezes, A., Qin, T., Seide, F., Tan, X., Tian, F., Wu, L.; Zhou,
M. (2018). Achieving human parity on automatic Chinese to English news translation. arXiv:1803.05567[cs. CL]. [Fecha de consulta: 16 de mayo de 2023] Disponible en http://arxiv.org/abs/1803.05567.
Iribarren, J. M. (1996) El porqué de los dichos. Pamplona, Gobierno de Navarra. Jackendoff, Ray. 2007. Language, Consciousness, Culture: Essays on Mental
Structure.
Läubli, S., Castilho, S., Neubig, G., Sennrich, R., Shen, Q. y Toral, A. (2020). A set of recommendations for assessing human-machine parity in language translation. Journal of Artificial Intelligence Research, 67, 653- 672. [Fecha de consulta: 16 de mayo de 2023] Disponible en https://doi.org/10.1613/jair.1.11371
Läubli, S., Sennrich, R. y Volk, M. (2018). Has machine translation achieved human parity? A case for document-level evaluation [Conference session]. 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Association for Computational Linguistics. [Fecha de consulta: 16 de mayo de 2023] Disponible en https://doi.org/10.18653/v1/D18- 1512
López Sánchez, R. (2014) Guía básica de software para traductores. [e-Book] Barcelona, StockInDesign Press.
Martín, J. (2009) Frases hechas, modismos y refranes. Centro Virtual Cervantes. [Fecha de consulta: 28 de abril de 2023] Disponible en: https://cvc.cervantes.es/ensenanza/biblioteca_ele/publicaciones_centro s/PDF/saopaulo_2009/23_martin.pdf
Mitkov, Ruslan. 2016. «Computational Phraseology Light: Automatic Translation of Multiword Expres-sions without Translation Resources». Yearbook of Phraseology 7(1): 149–166.
Moliner, M. (1998) Diccionario de uso del español, T. II, 2ª ed., Madrid: Gredos.
Ortego-Antón, M. T. y Seghiri, M. (2019): “La traducción automática de locuciones nominales del español al inglés: a pain in the neck?” En: Cantarero Muñoz, María et alii (coord.): Traducción y sostenibilidad cultural [Recurso electrónico]sustrato, fundamentos y aplicaciones. Salamanca: Ediciones de la Universidad de Salamanca, 331-342.
Ortiz Jiménez, M. (2011) «Traducción asistida y traductores autónomos: alternativas y avances». Puntoycoma. Boletín de los traductores españoles de las instituciones de la Unión Europea, Vol. 123 [Fecha de consulta: 5 de mayo de 2023] Disponible en http://ec.europa.eu/translation/bulletins/puntoycoma/123/pyc1237_es. htm
Parra, S. (2006). La revisión y otros procedimientos para el aseguramiento de la calidad de la traducción en el ámbito profesional. Turjuman (Revue de Traduction et d’Interprétation – Journal of Translation Studies), Vol. 15 (2), 11- 48. ISSN: 1113-1292. [Fecha de consulta: 5 de mayo de 2023] Disponible en: https://digibug.ugr.es/handle/10481/7369
Sánchez Montero, A. M. (2021). Entre la automatización y la colaboración: Las tecnologías del lenguaje en el proceso de la corrección y traducción de textos. JÓVENES EN LA CIENCIA, 9, 1–4. [Fecha de consulta: 17 de mayo de 2023] Disponible en: https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlacienci a/article/view/3241
Toral, A. (2020) Reassessing claims of human parity and super-human performance in machine translation at WMT 2019 [Conference session]. 22nd Annual Conference of the European Association for Machine Translation. [Fecha de consulta: 16 de mayo de 2023] Disponible en https://www.aclweb.org/anthology/2020.eamt-1.20
Torres-Hostench, O., Presas, M. y Cid-Leal, P. (2016). El uso de traducción automática y posedición en las empresas de servicios lingüísticos españolas: Informe de investigación ProjecTA 2015. Bellate-rra: UAB.
Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., Le, Q. V., Norouzi, M., Macherey, W.,
Krikun, M., Cao, Y., Gao, Q., Macherey, K., Klingner, J., Shah, A.,
Johnson, M., Liu, X., Kaiser, Ł., Gouws, S., Kato, Y., Kudo, T., Kazawa, H., Dean, J. (2016). Google’s neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation. ArXiv:1609.08144 [Cs]. [Fecha de consulta: 3 de mayo de 2023]. Disponible en http://arxiv.org/abs/1609.08144
Zaretskaya, A., Corpas Pastor, G. y Seghiri, M. (2015). «Translators' Requirements for Trans-lation Technologies: a User Survey». En Nuevos horizontes en los Estudios de Traducción e Interpretación (Trabajos completos), ed. por Gloria Corpas Pastor et al. Ginebra: Tradulex, 247– 254.
Zaretskaya, A., Corpas Pastor, G. y Seghiri, M. (2016). «Corpora in Computer Assisted Trans-lation: a Users' View». En Corpus-based Approaches to Translation and Interpreting: from Theory to Ap-plications, ed. por Gloria Corpas Pastor y Míriam Seghiri. Frankfurt: Peter Lang, 253–276.
Zaretskaya, A., Corpas Pastor, G. y Seghiri, M. (2018). «User Perspective on Translation Tools: Findings of a User Survey». En Trends in e-Tools and Resources for Translators and Interpreters, ed. por Gloria Corpas Pastor e Isabel Durán Muñoz. Leiden/Boston: Brill, 37–56.