[en] Neural machine translation (NMT) has significantly improved the quality of translated texts and it is now a tool at the translator's disposal. However, natural language has some particularities that pose a challenge for this type of tools. Such is the case of culturemes (Nord, 1997, p. 34) which are closely tied to the culture and idiosyncrasy of each language. An excellent example of the use of culturemes is gastronomic texts. In this context, this case study aims to assess how the use of MT tools (DeepL and Google Translate) can help to translate the culturemes of this text typology. It is also intended to determine whether there is a more problematic type of cultureme for NMT and to establish possible patterns regarding the translation proposals provided. To this purpose, we work with a corpus of Spanish gastronomic culturemes retrieved from the official Spanish tourism website and we analyse the German and French translations provided by the mentioned NMT tools. The study detects that certain current NMT quality parameters which are considered errors are not when translating culturemes. The most difficult ones for NMT are those containing diatopic words or idiomatic constructions. Finally, the analysis of French and German translations has revealed similarities of the NMT in both languages. The results suggest, therefore, that human intervention is still essential to translate and evaluate most gastronomic culturemes adequately. Consequently, there is a need to work on new metrics that can be adapted to each translation assignment.

[es] La traducción automática neuronal (TAN) ha mejorado de manera notable la calidad de los textos traducidos y en la actualidad es una herramienta más a disposición del traductor. A pesar de ello, el lenguaje natural tiene algunas particularidades que presentan un desafío para este tipo de motores. Tal es el caso de los culturemas (Nord, 1997, p. 34) debido a su estrecha vinculación con la cultura y la idiosincrasia de cada lengua. Constituyen un excelente ejemplo del uso de culturemas los textos gastronómicos. En este contexto, el presente estudio de caso persigue evaluar en qué medida el uso de las herramientas de TAN (DeepL y Google Translate) puede servir de ayuda para traducir los culturemas propios de esta tipología textual. Se pretende asimismo determinar si existe un tipo de culturema más problemático para la TAN y establecer posibles patrones de acuerdo con las propuestas de traducción ofrecidas. Para ello, trabajamos con un corpus de culturemas gastronómicos españoles extraídos del portal oficial de turismo de España y analizamos las traducciones al alemán y al francés que ofrecen los citados motores de TAN. El estudio detecta que ciertos parámetros de calidad actuales de la TAN, considerados errores, no lo son cuando se traducen culturemas. Los que presentan mayor dificultad para la TAN son los que contienen palabras diatópicas o construcciones idiomáticas. Por último, el análisis del francés y del alemán ha permitido vislumbrar similitudes en relación con el comportamiento de la máquina en ambos idiomas. Los resultados apuntan, pues, a que todavía es imprescindible la intervención humana para traducir y evaluar la mayor parte de culturemas gastronómicos de manera adecuada. De ahí, la necesidad de trabajar en nuevas métricas que permitan adaptarse a cada encargo.