[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.

[es] La presente tesis de investigación tiene como objetivo desarrollar un motor de traducción automática neuronal (TAN) para la combinación castellano-gallego y el ámbito de las redes sociales. La investigación parte del análisis de los procesos habituales de entrenamiento de la TAN dentro de la industria de la traducción. A partir de este análisis, se fundamentarán los pilares teóricos de este trabajo. En primer lugar, se abordará el multilingüismo y su relación con la comunicación digital en mensajes cortos, donde se profundizará en su caracterización y se analizarán los principales desafíos que plantea la traducción automática en este género textual. Posteriormente, se definirá la TAN, se describirá el marco legal y los procedimientos habituales para la creación del corpus de entrenamiento y, finalmente, se analizarán las principales métricas de evaluación de la calidad de la TAN. Una vez descrito el marco teórico y los antecedentes, dentro del marco metodológico, se describen en detalle los procedimientos llevados a cabo para entrenar el motor de traducción y crear el corpus de entrenamiento necesario para su funcionamiento óptimo. Posteriormente, se presenta la estrategia de evaluación de la calidad diseñada específicamente para este motor y contexto particular. Este enfoque novedoso incorpora tres métricas de evaluación distintas: BLEU, MQM-DQF y un análisis de no inferioridad, con el propósito de obtener datos cuantitativos y cualitativos exhaustivos sobre las traducciones de tuits. La evaluación de no inferioridad, en particular, se presenta como una aproximación innovadora en el campo de la evaluación de la calidad de la TAN. Para validar tanto el motor como el instrumento de análisis, se realiza una prueba piloto inicial. Los resultados y datos obtenidos en esta fase piloto se emplean para mejorar el motor y ampliar el corpus de entrenamiento. Posteriormente, se procede a una evaluación más exhaustiva del motor, integrando los datos de las tres métricas de evaluación mencionadas anteriormente. La triangulación de resultados proporciona una evaluación completa de la calidad final del motor. Finalmente, a partir del análisis de los datos recopilados, se alcanzan los objetivos planteados y se extraen conclusiones sólidas que respaldan las hipótesis de partida y contribuyen al conocimiento en el campo de la TAN y su aplicación en contextos específicos de comunicación digital.