Analysis of Translation and Adaptation Techniques of Culturemes in Spanish Vinegar PDO Using AI and NMT
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Abstract: The implementation of neural machine translation (NMT) and artificial intelligence (AI) can offer numerous advantages for the wine sector, but it can also result in problems. In this paper, we set out to examine how translation systems (Google Translate, Deepl, ChatGPT 4.1., Copilot 365, and Gemini 2) handle the culturemes of vinegar data sheets from Spanish wineries located in the three Protected Designations of Origin (Condado de Huelva, Jerez, and Montilla-Moriles). Regarding chatbots, we designed specific instructions to analyze whether they can effectively orient the text towards experts or laypeople. After extracting and classifying the culturemes by thematic fields, we categorized the techniques used as convergent (oriented towards the source culture) and divergent (oriented towards the target culture) to obtain both quantitative and qualitative results. Concerning the first ones, chatbots tend to be literal and to use loanwords without instructions. In contrast, when asked to adapt it for a lay audience, they employ a wider range of techniques or combine some of them to offer a foreign perspective that is not opaque. According to the qualitative data, we highlighted that these techniques are not always used appropriately, resulting in accuracy, omission, or consistency errors. In conclusion, all AI are capable of adapting texts, but human supervision is still necessary.
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