[ca] Els darrers i significants avenços tecnològics en traducció automàtica han contribuït al seu paper decisiu en diverses modalitats dels serveis de traducció. En el context literari, però, l'ús de la traducció automàtica suscita força reticències a causa de les característiques pròpies dels textos literaris ubicats a hores d'ara en un terreny força inexplorat per a la innovació tecnològica en traducció. En els darrers anys, per tal de contribuir a superar el difícil encaix entre traducció automàtica i literatura s'ha prestat atenció a la investigació sobre la creació de motors automàtics específics de traducció literària. Amb la mirada posada en investigacions prèvies i amb el suport necessari de les eines i els programes de codi lliure del projecte MTUOC, aquest treball se centra en l'elaboració d'un corpus paral·lel de contingut literari destinat a entrenar un sistema de traducció automàtica neuronal per traduir textos de ficció. El procés no ha estat lliure de dificultats i obstacles, els quals ens han permès identificar la problemàtica específica d'un corpus basat en obres literàries, com ara la insuficient precisió de les tècniques automàtiques d'alineació per garantir un rendiment òptim del motor. L'estudi acaba amb una avaluació automàtica comparativa entre el nostre motor entrenat i un sistema generalista i potent com Google Translate. Malgrat les dificultats, les mètriques mostren resultats similars i perfectament comparables entre els dos sistemes. Alhora, es descriuen possibles línies d'investigació futura per superar les dificultats i aconseguir millors resultats que recolzen la traducció automàtica com una eina útil en traducció literària.

[en] Recent and relevant technological advances have consolidated machine translation as an important player in different types of translation services. In the literary context, however, the use of machine translation raises reluctance due to the special features of literary texts which are so far placed in a quite unexplored terrain for technological innovation in machine translation. In recent years, in order to get over the gap between machine translation and literature, attention has been paid to research on the creation of specific machine systems of literary translation. With an eye on previous research and the support of the open source tools and programs of the MTUOC project, this work focuses on the creation of a parallel corpora of literary content aimed at training a neural machine translation engine to translate fictional texts. The procedure has not been without difficulties and obstacles which have allowed us to identify the specific problems of a literary based-corpus, such as the insufficient precision of automatic alignment techniques to guarantee optimal engine performance. The study ends with a comparative automatic metrics evaluation between our trained engine and a general and powerful system such as Google Translate. In spite of the problems, the metrics show similar and perfectly comparable results between both systems. In addition, possible lines of further research are described to overcome the difficulties and achieve better results that build confidence in machine translation as a useful tool in literary translation.