Revisión asistida por ordenador de traducciones - OpenTranslation

José Ignacio Perea Sardón
Además de estos usos directos, el análisis de las correcciones ofrece otras
posibilidades. Por ejemplo, aunque los fundamentos de las memorias de
revisión descritas en § 4.1.2.8 son muy sencillos, crear una memoria completa
y eficaz puede resultar complicado y requiere ciertos conocimientos
por parte del revisor, no sólo sobre las características concretas de cada
proyecto de traducción, sino también sobre las técnicas que permiten
aumentar la utilidad de las memorias de revisión. Idealmente, la memoria
de revisión debería construirse de manera simultánea con la revisión (o
incluso la traducción), ya que se trata de un momento óptimo para detectar
los errores que se corrigen con mayor frecuencia y asegurarse, gracias
a la memoria de revisión, de que dichos errores no se repiten en otras
partes del proyecto. No obstante, con frecuencia no es posible hacerlo así,
tal vez porque el encargado de la revisión no conoce los conceptos básicos
de la memoria de revisión o, sencillamente, no dispone del tiempo para
ello. Por supuesto, siempre es posible que un revisor experto examine los
cambios y, a partir de ellos, cree una memoria de revisión, pero es un
proceso lento y laborioso. Con el fin de agilizar la extracción de conclusiones
de una revisión, el análisis de correcciones sienta unas bases sobre
las que se podría crear con relativa facilidad una función que convierta las
correcciones en una memoria de revisión.
La actual función de detección de correcciones se ha diseñado para
reconocer los cambios y categorizarlos. Habida cuenta de la multitud de
conocimientos que emplea un revisor humano en la tarea y la variedad de
criterios que emplea para analizar y describir los cambios, la empresa de
interpretar y categorizar los cambios constituye de entrada una tarea
difícil de replicar en un ordenador. Por ejemplo, un cambio puede corresponder
a la corrección de un error ortográfico o gramatical, a una mejora
de estilo o a la necesidad de respetar una terminología establecida. A falta
de los conocimientos semánticos necesarios para analizar cada cambio y
averiguar su finalidad, el ordenador sólo puede analizar prácticamente a
ciegas los textos y determinar qué palabras se han añadido y qué palabras
se han eliminado. No obstante, en casos concretos analizar automáticamente
las características de los cambios permite formular hipótesis bastante
fiables de la razón de cada cambio. Por ejemplo, si detecta que se ha
eliminado exactamente una palabra que no fue posible etiquetar y que se
ha sustituido exactamente por una palabra que sí se puede etiquetar, se
puede inferir que dicho cambio corresponde a la corrección de un error
ortográfico. Igualmente, si detecta que los únicos token añadidos o eliminados
son signos de puntuación, se puede considerar que el cambio responde
a un error de puntuación. Por supuesto, estas reglas no siempre
funcionan y en ocasiones se categorizará incorrectamente algunos casos,
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