La web semántica y la traducción

La clave de la web semántica está en el significado, de ahí su denominación. En ella se trabaja creando relaciones de significado entre el contenido que contiene. Esto mejora su efectividad, claro. Eso sí, la inteligencia de la web está lejos, por ahora, de ponerse al nivel de la humana.

¿Qué es la web semántica y qué consecuencias tiene para la traducción? El propio W3C (World Wide Web Consortium) nos da su definición del concepto:

«La web semántica es una web extendida, dotada de mayor significado en la que cualquier usuario en Internet podrá encontrar respuestas a sus preguntas de forma más rápida y sencilla gracias a una información mejor definida.»

A continuación, desvelamos cómo trabajar la traducción de una página web de estas características.

Los buscadores y la web semántica

Los buscadores web, tradicionalmente, se basaban en las palabras clave, por lo que en ocasiones los resultados adquiridos de según qué búsqueda eran menos precisos de lo esperado. Buscábamos los conceptos de una manera menos interactiva, escribiendo en la barra, por ejemplo, “hotel Tenerife”, y recibiendo resultados con las mismas palabras.

Y por eso funcionaban determinadas estrategias que hoy ya han quedado obsoletas. ¿Recordáis esas webs que en la parte inferior ponían una ristra de palabras clave? Del tipo “hotel Tenerife” “hoteles Tenerife” “dormir en Tenerife”… Pues hoy este modo de interactuar con los buscadores ha cambiado.

Desde 2013, Google ha ido incorporando la semántica a sus búsquedas, ayudado por la inteligencia artificial. En 2015, incorpora Rankbrain a su algoritmo, un sistema que trata de deducir, analizando conexiones entre conceptos, la intención de búsqueda del usuario. En 2016 lo integra totalmente.

Desde entonces, este sistema de inteligencia artificial ha ido alimentándose de la información que Google colecta. Rankbrain es un sistema que aprende por sí mismo a través de la recolección de datos y de las conexiones que hay entre estos. De esta manera, trata de predecir lo que alguien realmente quiere cuando hace una búsqueda.

 

Desde entonces, este sistema de inteligencia artificial ha ido alimentándose de la información que Google colecta. Rankbrain es un sistema que aprende por sí mismo a través de la recolección de datos y de las conexiones que hay entre estos. De esta manera, trata de predecir lo que alguien realmente quiere cuando hace una búsqueda.

Las palabras clave y la búsqueda semántica

Un ejemplo prototípico es el de alguien que busca “jaguar” en Google. Cuando solo tenía en cuenta la palabra clave, Google no sabría si lo que buscábamos era comprar un coche de alta gama, información sobre la historia de la marca o la descripción del animal. En cambio, analizando tu perfil como usuario, tus búsquedas anteriores, etc., Google puede deducir si eres un simple curioso sobre los coches de lujo, un potencial comprador o alguien que quiere conocer al felino.

Así, ahora posiciona usar las llamadas LSI (Latent Semantic Indexing, ‘Indexación Semántica Latente’). Google, por su nueva concepción semántica, reconoce palabras del mismo campo semántico que nuestra keyword. Así, si hablamos de un jaguar, posicionará hablar también de felinos, de gatos salvajes o de felinos americanos, por ejemplo.

 

La web semántica y los traductores automáticos

Imaginaos este sistema de funcionamiento aplicado a todas las posibilidades que ofrecen la Web y los programas informáticos…

Por aquí, como traductores, se nos vienen a la cabeza dos cosas: lo primero que será mucho más sencillo encontrar textos paralelos con los que trabajar, y eso se agradece, porque es un proceso de lo más engorroso. Lo segundo… ¿qué pasará con los programas de traducción automática como Google Translate? ¿Es esta forma de interacción entre el contenido útil para mejorarlos? ¿Serán dentro de unos años nuestros sustitutos?

La idea no parece muy descabellada. La semántica en la que se basan las nuevas herramientas de los buscadores también podría proporcionar a estos programas la capacidad necesaria como para producir traducciones, como poco, más acertadas. Conociendo el contexto de las palabras, se puede deducir cuándo se quiere decir una cosa y cuándo otra, y esto eliminaría la ambigüedad de un plumazo.

¿Para qué necesito la traducción automática?

De todas maneras, sería conveniente pararse a pensar un momento sobre el verdadero papel de los programas de traducción automática. Ofrecen rapidez, pero no ofrecen calidad. Cada texto es único, y cada pequeño fragmento de expresión lingüística tiene sus peculiaridades. Si bien es cierto que la inteligencia artificial puede mejorar estas traducciones automáticas, la realidad es que estas estarán lejos de tener buena calidad.

Servirán para la comprensión a un nivel usuario, pero no para producir textos que convenzan. Por ahora parece difícil que, sin la intervención de un ser humano, un texto logre ser persuasivo y no tener incoherencias.

Además, como cualquier otro software que «aprenda», la inteligencia artificial tras la traducción automática tendrá que aprender de lo que hacemos los humanos. Esto es, para existir dependen de tener gran cantidad de material que hayan traducido los humanos, que les sirva como ejemplo. Se podría decir que sin nosotros no son nada. En cambio, nosotros sin ellos, sí.

 

La cultura evoluciona, y es difícil de interpretar

Cuando se trata de comunicar y establecer puentes entre culturas el factor humano es indispensable. En el oficio de la traducción, de la comunicación internacional no solo entra en juego la semántica. Hay otros factores que una máquina o un programa informático no puede abarcar.

Cuando comunicamos lo hacemos con un fin, y ese fin difícilmente lo puede conocer la inteligencia artificial, al menos por ahora. La persuasión, el dirigirnos a nuestros clientes de una manera que se alinee con ellos, es indispensable hoy en día. Y aquí entra en juego la cultura.

 

 

Hay que entender el concepto cultural como algo amplio: más allá de los significados de las palabras, existen convenciones que se establecen según los valores de un lugar, un grupo o un momento determinados. La cultura no es estática, cambia, y estos cambios solo los pueden predecir personas que conozcan el contexto al que se dirige un texto.

Una máquina podrá detectar intenciones de búsqueda o significados, pero difícilmente estará al tanto de los valores culturales que priman en un contexto determinado. Y ahí es donde hacen falta, más que nunca, los profesionales lingüísticos. Destacar significa conectar con un público, y eso solo lo puede hacer un humano.

 

La web semántica cambia el modo de comunicación, pero no elimina a las personas

No parece factible que la inserción de la semántica en la Web semántica vaya a ser suficiente para que las máquinas emulen las relaciones humanas. En todo caso las imitan, pero por ahora no están cerca de ser equivalentes.

Y como la comunicación es la base de estas relaciones, lo ideal es confiar en personas para que la lleven a cabo. Sobre todo, si son profesionales. Pues comunicar es mucho más que trasladar palabras de un idioma a otro: es entender a una audiencia, y actuar en consecuencia para llegar a esta.

Por ahora, seguiremos siendo más inteligentes que las máquinas. Podemos seguir subyugándolas sin miedo a represalias, así que todo bien.