¿Es el discurso académico preciso cuando se apoya en la traducción automática?

Abstract

El discurso académico ha despertado interés entre investigadores y profesores (Deroey, 2015; Mauranen, 2012; Hyland, 2010), en particular el uso de marcadores metadiscursivos. Sin embargo, se ha prestado poca atención a estas características apoyadas por la Traducción Automática (TA) en los contextos de AICLE. El objetivo del presente artículo es describir el uso y la frecuencia de los enfatizadores y atenuadores empleados en los ámbitos de la historia y la psicología y analizar la precisión de los equivalentes obtenidos en dos plataformas de TA, en concreto, DeepL y Google Translate. Para ello, se ha elaborado un pequeño corpus de dos seminarios y se han aplicado métodos cualitativos y cuantitativos para determinar la frecuencia y la precisión de los recursos lingüísticos bajo estudio. Los resultados han revelado que, si bien los elementos interaccionales proporcionados por la TA son precisos, pueden producirse omisiones y errores de traducción. Estas conclusiones pueden ser relevantes para los profesores de AICLE interesados en el discurso académico, así como para los investigadores de traducción que trabajan con corpus bilingües y multilingües y evalúan la exactitud de las herramientas de traducción.

Keywords

• Aprendizaje Integrado de Contenido y Lengua (AICLE)
• metadiscurso
• enfatizadores
• atenuadores
• Traducción automática neuronal.