Análisis de datos lingüísticos con técnicas de IA
Creators: name: Barros Garcia, Benami
Publisher: name: Zenodo
Year: 2024
Subjects: subject: Artificial intelligence
subject: Literary Translation
subject: Translation

description: Esta contribución tiene como objetivo principal explorar la aplicación de diversas técnicas de Inteligencia Artificial (IA) al estudio de la traducción literaria y datos lingüísticos. Además de una propuesta metodológica, se trazarán algunas recomendaciones prácticas y ejemplos de uso para la integración de técnicas de IA a casos concretos. Se pretende, por tanto, facilitar un aprendizaje interactivo y directamente aplicable a proyectos reales.

Partiremos de una revisión de técnicas de estilometría y preentrenamiento con corpus para el estudio de las traducciones literarias y la comparación de traducciones. En esta misma línea, se esbozarán pautas para la comparación del rendimiento entre la traducción asistida por Traducción Neuronal Automática y por la IA generativa y Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño a la hora de traducir textos literarios. 

En la segunda parte profundizaremos en el análisis, a través de diversos estudios de caso, del potencial y las limitaciones del uso de la IA en la traducción literaria y el análisis de textos literarios. Estos ejemplos prácticos servirán para ilustrar una metodología de acción, así como para discutir cómo ciertas tareas y contextos aún demandan una supervisión humana irrenunciable, especialmente en aquellos aspectos de la traducción que suponen una comprensión profunda y mayor sensibilidad con respecto a variables culturales, contextuales, lingüísticas y emocionales. El enfoque propuesto no solo permitirá superar algunas de las debilidades de las herramientas de IA o concienciar sobre la importancia de fomentar un uso honesto y ético, sino que también abre nuevas vías para la investigación y la práctica en el campo de la lingüística computacional, los estudios literarios y la traducción.
description: This paper explores the application of various Artificial Intelligence (AI) techniques to the study of literary translation and linguistic data. It includes a methodological framework and provides practical recommendations and examples for integrating AI techniques into specific cases. The aim is to facilitate interactive learning that is directly applicable to real projects.

Our analysis begins by reviewing stylometry techniques and corpus pre-training for studying literary translations and comparing translations. Guidelines will also be established for comparing the performance of translations assisted by Neural Machine Translation, generative AI, and Large Language Models when translating literary texts.

In the second part, we delve into the analysis, using case studies, of the potential and limitations of AI in literary translation and literary text analysis. These practical examples illustrate our methodology and discuss the need for irreplaceable human supervision in tasks and contexts that demand a deep understanding and sensitivity to cultural, contextual, linguistic, and emotional variables. The proposed approach aims not only to address some weaknesses of AI tools and highlight the importance of promoting honest and ethical use but also opens new avenues for research and practice in the fields of computational linguistics, literary studies, and translation.