Aproximación a la traducción automática de culturemas gastronómicos en el ámbito turístico Estudio de caso (español, alemán, francés)
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Resumen
La traducción automática neuronal (TAN) ha mejorado de manera notable la calidad de los textos traducidos y en la actualidad es una herramienta más a disposición del traductor. A pesar de ello, el lenguaje natural tiene algunas particularidades que presentan un desafío para este tipo de motores. Tal es el caso de los culturemas (Nord, 1997, p. 34) debido a su estrecha vinculación con la cultura y la idiosincrasia de cada lengua. Constituyen un excelente ejemplo del uso de culturemas los textos gastronómicos. En este contexto, el presente estudio de caso persigue evaluar en qué medida el uso de las herramientas de TAN (DeepL y Google Translate) puede servir de ayuda para traducir los culturemas propios de esta tipología textual. Se pretende asimismo determinar si existe un tipo de culturema más problemático para la TAN y establecer posibles patrones de acuerdo con las propuestas de traducción ofrecidas. Para ello, trabajamos con un corpus de culturemas gastronómicos españoles extraídos del portal oficial de turismo de España y analizamos las traducciones al alemán y al francés que ofrecen los citados motores de TAN. El estudio detecta que ciertos parámetros de calidad actuales de la TAN, considerados errores, no lo son cuando se traducen culturemas. Los que presentan mayor dificultad para la TAN son los que contienen palabras diatópicas o construcciones idiomáticas. Por último, el análisis del francés y del alemán ha permitido vislumbrar similitudes en relación con el comportamiento de la máquina en ambos idiomas. Los resultados apuntan, pues, a que todavía es imprescindible la intervención humana para traducir y evaluar la mayor parte de culturemas gastronómicos de manera adecuada. De ahí, la necesidad de trabajar en nuevas métricas que permitan adaptarse a cada encargo.
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