[ca] La present tesi de recerca té com a objectiu desenvolupar un motor de traducció automàtica neuronal (TAN) per a la combinació de castellà i gallec, amb un enfocament especial en la comunicació digital a través de les xarxes socials. La recerca parteix de l'anàlisi dels processos habituals d'entrenament de la TAN dins de la indústria de la traducció. A partir d'aquesta anàlisi, es fonamentaran els fonaments teòrics d'aquest treball. En primer lloc, s'abordarà el multilingüisme i la seva relació amb la comunicació digital en missatges curts, on s'aprofundirà en la seva caracterització i s'analitzaran els principals reptes que planteja la traducció automàtica en aquest gènere textual específic. Posteriorment, es definirà la traducció automàtica neuronal, es descriurà el marc legal i els procediments habituals per a la creació del corpus d'entrenament i, finalment, s'analitzaran les principals mètriques d'avaluació de la qualitat de la TAN. Un cop descrit el marc teòric i els antecedents, dins del marc metodològic, es descriuen en detall els procediments duts a terme per entrenar el motor de traducció i crear el corpus d'entrenament necessari per al seu funcionament òptim. Posteriorment, es presenta l'estratègia d'avaluació de la qualitat dissenyada específicament per a aquest motor i context particular. Aquest enfocament innovador incorpora tres mètriques d'avaluació diferents: BLEU, MQM-DQF i una anàlisi de no inferioritat, amb la finalitat d'obtenir dades quantitatives i qualitatives exhaustives sobre les traduccions de piulades. L'avaluació de no inferioritat, en particular, es presenta com una aproximació innovadora en el camp de l'avaluació de la qualitat de la TAN. Per validar tant el motor com l'instrument d'anàlisi, es fa una prova pilot inicial. Els resultats i les dades obtinguts en aquesta fase pilot s'empren per millorar el motor i ampliar el corpus d'entrenament. Posteriorment, es procedeix a una avaluació més exhaustiva del motor, integrant les dades de les tres mètriques d'avaluació esmentades anteriorment. La triangulació de resultats proporciona una avaluació completa de la qualitat final del motor. Finalment, a partir de l'anàlisi de les dades recopilades, s'assoleixen els objectius plantejats i s'extrauen conclusions sòlides que recolzen les hipòtesis de partida i contribueixen al coneixement en el camp de la TAN i la seva aplicació en contextos específics de comunicació digital.

[en] The present research thesis aims to develop a neural machine translation (NMT) engine for the Spanish-Galician language pair within the domain of social media communication. The research commences with an analysis of the typical NMT training processes employed within the translation industry, laying the foundational theoretical framework for this work. Firstly, the thesis delves into the realm of multilingualism and its relationship with digital communication through short messages, providing an in-depth characterization and addressing the primary challenges posed by automatic translation within this textual genre. Subsequently, it defines neural machine translation, describes the legal framework, and outlines the standard procedures for creating the training corpus. Additionally, it scrutinizes the principal metrics used to assess the quality of NMT. Once the theoretical framework and antecedents have been elucidated, the methodological section offers a comprehensive description of the procedures used to train the translation engine and construct the necessary training corpus for its optimal functioning. Furthermore, it introduces the quality assessment strategy designed specifically for this engine and context. This innovative approach incorporates three distinct evaluation metrics: BLEU, MQM-DQF, and a non-inferiority analysis, with the aim of obtaining comprehensive quantitative and qualitative data on tweet translations. The non-inferiority assessment emerges as a pioneering approach in the field of NMT quality assessment. To validate both the engine and the analytical instrument, an initial pilot test is conducted. The results and data acquired in this pilot phase are utilized to enhance the engine and expand the training corpus. Subsequently, a more exhaustive evaluation of the engine is performed, integrating the data from the three evaluation metrics. The triangulation of results yields a comprehensive assessment of the final quality of the engine. Finally, based on the analysis of the collected data, the established objectives are met, and robust conclusions are drawn that support the initial hypotheses. This research contributes to the field of NMT and its application in specific contexts of digital communication.