Esta asignatura ofrece el estudio de los diferentes tipos o modalidades de traducción con herramientas informáticas y tiene como objetivo principal que el alumno adquiera no solo conocimientos teóricos sino también experiencia práctica sobre las técnicas y estrategias que hay disponibles de una forma razonada y asociativa.

 Al tratarse de una asignatura que no está directamente ligada con ninguna otra del máster, el alumno tiene que tener previamente asimilados conocimientos y habilidades introductorios sobre la traducción y las lenguas en general, particularmente desde una perspectiva contrastiva. Aparte de esto, no se requiere ningún requisito en cuanto a conocimientos previos más allá de las competencias generales que un alumno debe tener en este nivel de enseñanza universitaria y del manejo de un ordenador personal a nivel de usuario medio. Además, es imprescindible un nivel de lectura en inglés equivalente a B1 debido a que la inmensa mayoría de los textos y libros están escritos en esta lengua, así como los ejemplos de traducción que se aporten, que se harán mayoritariamente con el par de lenguas español-inglés, aunque los estudiantes pueden trabajar otros pares de lenguas de su interés.

La tutorización de los alumnos se llevará a cabo habitualmente a través del email y también en el curso virtual de la asignatura en la plataforma de e-Learning aLF, donde los estudiantes pueden compartir sus consultas y participar en el debate académico. Además, el estudiante puede contactar con el equipo docente siempre que lo necesite de cualquiera de las siguientes formas:

Timothy Read
Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
ETSII
UNED
C/ Juan de Rosales, 16
28040 Madrid

Horario de atención telefónica: jueves de 10.00 a 14.00 horas.
Teléfono: (+)91 3988261
Fax: (+)91 3986535
Email: tread@lsi.uned.es

Elena Bárcena
Departamento de Filologías Extranjeras y sus Lingüísticas
Facultad de Filología
UNED
Pº Senda del Rey, 7
28040 Madrid

Horario de atención telefónica: miércoles de 10.00 a 14.00 horas.
Teléfono: (+)91 3986841
Fax: (+)91 3986674
Email: mbarcena@flog.uned.es

Competencias Básicas:

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales:

CG04 - Adquirir competencias cognitivas superiores en análisis y síntesis

CG05 - Ser capaz de aplicar los conocimientos a la práctica

CG06 - Resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos

CG12 - Adquirir competencias en el uso de las TIC

CG14 - Desarrollar competencias en la gestión y organización de la información y la documentación

CG15 - Desarrollar competencias en la recolección y análisis de datos, el manejo de bases de datos y su presentación

CG20 - Adquirir compromiso ético (por ejemplo, en la realización de trabajos sin plagios, etc.)

CG21 - Adquirir ética profesional (abarca también la ética como investigador)

Competencias Específicas:

CE07 - Evaluar el trabajo cooperativo entre lingüistas e informáticos dentro de la lingüística computacional.

CE11 - Diseñar e implementar un programa y un informe de investigación para resolver una tarea de extracción de información y generación de resúmenes.

CE12 - Diseñar e implementar un trabajo de investigación relativo a la red semántica que esté basado en la utilización de las TIC.

CE13 - Desarrollar las destrezas analíticas necesarias para la construcción de un corpus en formato digital.

CE14 - Adquirir las competencias necesarias para manejar de forma eficaz las herramientas computacionales para el análisis léxico.

CE15 - Reflexionar sobre los modelos segmentales y prosódicos adecuados para los módulos lingüísticos en los proyectos de tecnologías del habla.

CE16 - Identificar sus propias carencias formativas y sus necesidades de especialización individual en metodologías fonéticas como la transcripción y notación de corpus.

CE17 - Familiarizarse con las herramientas disponibles para el traductor profesional de forma aislada e integrada en la mesa del traductor.

CE18 - Reconocer la importancia del uso de las TIC en el estudio de la diversidad lingüística y la multiculturalidad.

CE19 - Apreciar, manejar y combinar las diferentes técnicas de investigación según el tipo de corpus con el que se trabaje.

CE20 - Diseñar e implementar un trabajo de investigación dentro de la lingüística diacrónica que esté basado en la utilización de las TIC.

Los resultados esperables con el estudio de esta asignatura consisten en familiarizarse con profundidad y rigor académica en los siguientes temas:

(1) ¿Qué es la Traducción Automática? Concepto  y  definición. Conocer la relación con el Procesamiento del Lenguaje Natural y las demás modalidades. Breve repaso histórico: analizar los logros conseguidos y obstáculos que persisten después de 50 años de trabajo e investigación en este campo, desde organismos y universidades públicas a empresas privadas. ¿En qué punto nos encontramos ahora?: descubrir las principales líneas de investigación.

(2) Conocer y comprender los principales modelos de traducción según diferentes criterios: el nivel de automaticidad, el nivel de calidad del output y el tipo de arquitectura interna (directa, de transferencia, intelenguaje; basado en reglas, en ejemplos y en estadistica).

(3) Valoración comparativa y usos de cada tipo de traducción automática: Examinar ejemplos de sistemas y herramientas de cada modalidad de traducción.

(4) Familiarizarse con los distintos tipos de herramientas de apoyo al traductor profesional (para vocabulario y terminología, gramática, corpus, memoorias de traducción, etc.) y considerar la integración de estas herramientas en la llamada mesa del trabajo del traductor (translator’s workbench).

(5) Saber contestar a preguntas como: ¿Hacia donde se dirige la investigación en materia de Traducción Automática hoy día en el mundo / España? ¿Cree, tras lo leído, que la Traducción Automática una quimera inalcanzable o, por lo contrario, factible y hasta qué punto?

(6) Conocer el potencial de la traducción automática de calidad inferior a la humana y los procesos de pre-edición, pos-edición y la traducción interactiva (con intervención humana durante el proceso).

(7) Abordar de forma práctica el tema de la aplicación de la traducción automática en el aula de segundas lenguas o para la enseñanza de segundas lenguas.

(8) Abordar de forma práctica la traducción humana colaborativa con apoyo tecnológico y comprobar el potencial de las iniciativas de "crowd translation".

Por una parte, es necesario hacer un estudio de campo de la Traducción Automática, a través de lecturas en formato impreso y electrónico y visionados variados sobre este tema. Esta primera parte es de tipo teórico y el estudiante ha de dedicar la mayor parte del tiempo de estudio en adquirir un conocimiento amplio sobre el campo de la Traducción Automática, principalmente la trayectoria, los conceptos fundamentales y su interrelación y la terminología correspondiente. Ha de ser un proceso razonado, es decir, que a medida que el estudiante vaya adquiriendo información y mayores conocimientos sobre el campo, ha de ir aumentando su capacidad contrastiva, crítica, etc. A medida que el estudiante lea los textos que le hayan parecido de mayor interés, se recomienda que tome notas (bien referenciadas) con vistas a la elaboración del primer trabajo.

En paralelo, no de forma consecutiva, se recomienda abordar la asignatura desde una perspectiva práctica e iniciarse en la búsqueda, manejo y/o evaluación de algunos de los programas (sistemas y herramientas) de Traducción automática que existen en la Web, tanto en su versión plenamente funcional como en demos cuando aquéllas no estén libremente disponibles. El estudiante habrá de ganar experiencia en el funcionamiento de dichos programas (e idealmente adquirir nociones sobre su diseño). A medida que vaya adquiriendo conocimientos prácticos de primera mano sobre el tipo de programas que existen en la Web, se recomienda que vaya seleccionando un tipo concreto de dichos programas que le interese particularmente para centrarse en él en el segundo trabajo.

A continuación, el estudiante debe elegir él mismo un área sobre la que desea profundizar dentro de la Traducción Automática, tanto desde el punto de vista teórico como el práctico, y dedicar la última parte del cuatrimestre a ello. 

Se recomienda encarecidamente que en ambas fases de la asignatura, la primera generalista y la segunda particular, el estudiante haga el mayor uso de los foros en el curso virtual, tanto para plantear sus dudas y consultas como para ayudar a sus compañeros con las suyas y hacerles también partícipes de las opiniones y experiencias propias a medida que éstas se produzcan. 

Bibliografía para el curso

Libros:

Madsen, Mathias: The Limits of Machine Translation (2010)". Trabajo fin de master. Universidad de Copenague. http://vantage-siam.com/upload/casestudies/file/file-139694565.pdf

An introduction to machine translation W.John Hutchins and Harold L. Somers. Londres: Academic Press, 1992. [ISBN: 0-12-362830-X] http://www.hutchinsweb.me.uk/IntroMT-TOC.htm

MACHINE TRANSLATION An Introductory Guide. Douglas Arnold, Lorna Balkan, Siety Meijer, R. Lee Humphreys & Louisa Sadler http://promethee.philo.ulg.ac.be/engdep1/download/bacIII/Arnold%20et%20al%20Machine%20Translation.pdf

Presentaciones:

An introduction to Machine Translation https://www.youtube.com/watch?v=F_bdY4SsNVQ

An intoduction to Computer Assisted Translation tools https://www.youtube.com/watch?v=wWnfexNYsyI

Principles of Machine Translation https://www.youtube.com/watch?v=beX5rqdneII

Machine Translation basic techniques https://www.youtube.com/watch?v=rpsDMgJPons

Machine Translation Introduction http://www.csse.unimelb.edu.au/research/lt/nlp06/materials/Bond/mt-intro.pdf

How computers translate human languages https://www.youtube.com/watch?v=X4BmV2t83SM

Introduction to Statistical Machine Translation http://www.stats.ox.ac.uk/__data/assets/pdf_file/0019/6373/Blunsom_Computer_Languages.pdf

Free tools for translators https://www.youtube.com/watch?v=pDVAv7aBg00

Best free translation tools https://www.youtube.com/watch?v=FxXx-J1xzu8

Artículos:

Google translate

http://translate.google.es/about/

WIRED: Machine Translation's Past and Future

http://www.wired.com/wired/archive/8.05/timeline_pr.html

Advances in Machine Translation Systems

Vishal Goyal, M.Tech. Gurpreet Singh Lehal, Ph.D.

http://www.mt-archive.info/LanguageIndia-2009-Goyal.pdf

Building Babel: Lost in machine translation

http://www.bbc.com/future/story/20120306-lost-in-machine-translation

Chitu, Alex ( 2007). "Google Switches to Its Own Translation System". Googlesystem.blogspot.com.

Somers, Harold (2012) Computer Assisted Language Learning and Machine Translation. The Encyclopedia of Applied Linguistics. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781405198431.wbeal0175/abstract

Muegge, U. (2006), "Fully Automatic High Quality Machine Translation of Restricted Text: A Case Study," in Translating and the computer 28. Proceedings of the twenty-eighth international conference on translating and the computer, Londres: Aslib.

Way, Andy; Nano Gough (2005). "Comparing Example-Based and Statistical Machine Translation". Natural Language Engineering. 11 (3): 295–309. doi:10.1017/S1351324905003888. Retrieved 2014-03-23.

Knight, Kevin. "Building a large ontology for machine translation (1993)".

Traducción Automática y aprendizaje de segundas lenguas:

Nino, Ana. "Machine Translation in Foreign Language Learning: Language Learners' and Tutors' Perceptions of Its Advantages and Disadvantages" ReCALL: the Journal of EUROCALL 21.2 (May 2009) 241–258. https://manchester.academia.edu/AnaNino

Anderson, D.D. (1995). Machine translation as a tool in second language learning. CALICO Journal. 13(1). 68–96.

En el curso virtual hay una página Web con la bibliografía para el curso.

Todos los materiales imprescindibles están gratuitamente accesibles en la Web. 

La plataforma de e-Learning Alf proporcionará la adecuada interfaz de interacción entre los estudiantes y sus profesores. aLF es una plataforma de e-Learning y colaboración que permite impartir y recibir formación, gestionar y compartir documentos, crear y participar en comunidades temáticas, así como realizar proyectos en línea. Además, contiene herramientas de comunicación que permiten el desarrollo de proyectos colaborativos. 

Los recursos de apoyo para poner en práctica cada uno de los temas que se cubren en este curso abarcan textos, videos y grabaciones para los de tipo teórico e instancias de herramientas y demos gratuitas que ayudarán a los estudiantes a adquirir práctica sobre cada tipo: sistemas de traducción, glosarios, correctores, corpus, etc. Una muestra de cada tipo estará disponible para los estudiantes en el curso virtual de la asignatura.