[ca] La traducció de llengües similars és una secció en la traducció automàtica que sempre ha generat interès en recerca per tal de buscar la forma d?aprofitar la similitud que presenten aquestes llengües envers altres de més llunyanes gramaticalment. En aquest projecte es treballa amb els parells de llenguatges similars Xec-Polac i Espanyol-Portuguès. En aquest treball comparem dos dels enfocaments més populars en traducció automàtica: els sistemes estadístic i neuronal. El segon és l?enfocament utilitzat actualment per grans compa- nyies com Google. Durant l?execució del projecte també es participa en la 1a Tasca de Traducció de Llengües Simi- lars en WMT amb la submissió del sistema TALP-UPC utilitzant ambdós sistemes, tant estadístic com neuronal, obtenint un 1r lloc en Xec-Polac i un 2n lloc en Espanyol-Portuguès en la avalu- ació oficial. Per tal de millorar els resultats obtinguts, es proposa i s?analitza l?ús de la combinació dels dos sistemes mencionats utilitzant back-traducció com a mètrica de mesura. Obtenint-se en el cas Espanyol-Portuguès un resultat 6 punts BLEU major amb el model estadís- tic que amb el neuronal, mentre en Xec-Polac el neuronal supera per 2 punts BLEU l?estadístic. Entre els dos sistemes s?obté una diferència d?aproximadament 40 punts BLEU en qualitat. Amb els resultats obtinguts es conclueix que els dos sistemes analitzats obtenen resultats molt simi- lars sent el seu rendiment dependent en gran mesura del parell de llengües analitzades. També s?infereix que la utilització de la combinació de sistemes no aporta cap millora substan- cial, de fet pot arribar a empitjorar, als resultats obtinguts, degut a que no es pot considerar la back-traducció com a una bona mètrica per avaluar un sistema de traducció sabent, entre al- tres raons, la mala correlació entre la qualitat de la traducció obtinguda i la qualitat de la seva back-traducció.

[es] La traducción de lenguas similares es una sección en la traducción automática que siempre ha generado interés en investigación para buscar la forma de aprovechar la similitud que presentan estas lenguas delante otras más lejanas gramaticalmente. En este proyecto se trabaja con los pares de lenguajes similares Xeco-Polaco y Español-Portugues. En aquest treball comparem dos dels enfocaments més populars en traducció automàtica: els sistemes estadístic i neuronal. El segon és l?enfocament utilitzat actualment per grans compa- nyies com Google. En este trabajo comparamos dos de los enfoques mas populares en traducción automática: los sistemas estadístico y neuronal. El segundo es el enfoque usado actualmente por grandes com- pañias como Google. Durante la ejecución del proyecto también se participa en la 1a Tasca de Traducción de Lenguas Similares en WMT con la sumisión del sistema TALP-UPC usando ambos sistemas, tanto el es- tadístico como el neuronal, obteniendo un 1r puesto en Xeco-Polaco y un 2o puesto en Español- Portugues en la evaluación oficial. Para mejorar los resultados obtenidos, se propone y se analiza el uso de una combinación de los dos sistemas mencionados usando back-traducción como métrica de mesura. Obteniéndose en el caso Español-Portugues un resultado 6 puntos BLEU mayor con el modelo estadístico que con el neuronal, mientras en Xeco-Polaco el neuronal supera por 2 puntos BLEU el estadístico. Entre los dos sistemas se obtiene una diferencia de aproximadamente 40 puntos BLEU en calidad. Con los resultados obtenidos se concluye que los dos sistemas analizados obtienen un resultado muy similar siendo su desempeño dependiente en gran mesura de el par de lenguajes analizados. También se infiere que la utilización de la combinación de sistemas no aporta ninguna mejora substancial, de hecho puede llegar a empeorar, a los resultados obtenidos, debido a que no se puede considerar la back-traducción como una buena métrica para evaluar un sistema de traducción sabiendo, entre otras razones, la mala correlación entre la calidad de la traducción obtenida y la calidad de su back-traducción.