Premio LRC Mejor Tesis 2014
Jesús González Rubio, investigador del PRHLT-UPV, obtiene el galardón por sus estudios sobre nuevas metodologías en el área de traducción
[ 24/11/2014 ]El investigador del centro Pattern Recognition and Human Language Technology (PRHLT, Reconocimiento de Patrones y Lenguaje Humano) de la Universitat Politècnica de València (UPV) Jesús González Rubio, ha sido galardonado con el LRC Best Thesis Award 2014 (Premio LRC a la Mejor Tesis) por sus estudios sobre el desarrollo de nuevas metodologías para la traducción automática de textos.
Este premio, anualmente concedido por el Localisation Research Centre (LRC, Centro de Investigación de Localización) y patrocinado por Microsoft Ireland, reconoce la mejor tesis internacional del año en el área de la traducción.
El jurado ha valorado especialmente el enfoque práctico de la investigación desarrollada, que contribuirá a facilitar la labor tanto de traductores profesionales como de cualquier otro usuario que quiera traducir un texto determinado.
Reducción de tiempo y costes
"La traducción automática es una tecnología fundamental, que gana más importancia cada día en nuestra sociedad multilingüe", afirma el galardonado, quien añade que ésta "reduce drásticamente los gastos de traducción e interpretación de las empresas, si bien su implantación todavía es incipiente".
"Las metodologías desarrolladas por nuestro grupo", prosigue González, "permitirían dar un salto de calidad en este ámbito, reduciendo tanto los tiempos empleados para traducir textos como sus costes".
Desde traducciones directas a informes de calidad de las mismas
En su tesis - dirigida por los profesores Daniel Ortiz y Francisco Casacuberta - el investigador del PRHLT-UPV presenta diferentes metodologías computacionales, basadas en algoritmos, que ofrecen desde una traducción directa de textos para usuarios no profesionales hasta informes de calidad de traducciones automáticas, pasando por un sistema de ayuda a la traducción para profesionales de este campo.
En el primero de los casos, la metodología desarrollada por los investigadores de la UPV obtiene, a partir de las traducciones de diferentes traductores automáticos, un texto final con los mejores fragmentos de cada uno de ellos.
En el segundo, adjudica un nivel de calidad para cada segmento o palabra de una traducción, incluyendo un informe visual que indica a los usuarios dónde deben poner más o menos atención a la hora de componer el texto final. Por último, el sistema de ayuda permite a los usuarios profesionales contar con un apoyo para la revisión automática de los textos.
Herramientas capaces de aprender automáticamente de cada traducción
"En todos los casos", remarca González, "las herramientas que hemos desarrollado son capaces de aprender de forma automática de una traducción a otra, adaptándose además a los patrones de cada usuario. Nuestro objetivo final es ayudar obtener traducciones de calidad en el menor tiempo y con el menor coste posible".
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