Itzulpen kalitatearen estimazio automatikoa

Itzulpen automatikoa (TA) eduki eleanitzak etengabe sortzen laguntzeko teknologia nagusietako bat izan da, azken aldian neurona-itzulpen automatikorantz (TAN) egindako aldaketaren ondorioz nabarmen, neurona-sare artifizialetan eta ikaskuntza sakonean oinarrituta (Deep Learning). TAN bidez lortutako kalitate hobekuntza esanguratsuek teknologia hori paradigma berri gisa ezarri dute maila zientifikoan zein komertzialean, eta sektoreko enpresa nagusiak horretan oinarritzen dira beren itzulpen eskaintzetarako.

Itzulpenen kalitatean aurrerapenak lortu diren arren, itzulpen automatikoaren eta, bereziki, TAN itzulpenaren erabilerak erronka esanguratsuak dakartza. Lehenik eta behin, domeinu eta/edo domeinu espezifikoen pareen kasuan, itzulpen automatikoa kalitate baxu batek eragin dezake, sistemak entrenatzeko eskuragarri dauden giza itzulpenen bolumenen arabera. Bestalde, TAN motako sistemek arintasun handiko itzulpenak sortzen dituzte, baina jatorrizko hizkuntzari buruzko informazioaren babesa eta terminologiaren egokitzapena bermatu gabe, muga horiek garrantzitsuak baitira kalitate ziurtatuko itzulpenak sortzeko. Bestalde, egungo sistema gehienetan, TANk esaldi mailako itzulpenak sortzen ditu, dokumentu baten testuinguru globala kontuan hartu gabe, eta, beraz, ez da bermatzen dokumentu mailako itzulpenen koherentzia. Azkenik, TAN bidez sortutako itzulpenen arintasun handiak nabarmen zailtzen du tra-erroreak detektatzea.