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UNIVERSIDAD DE MÁLAGA FACULTAD DE FILOSOFÍA Y LETRAS DEPARTAMENTO DE TRADUCCIÓN E INTERPRETACIÓN
TESIS DOCTORAL
El resumen automático como recurso documental para la traducción de artículos de investigación del ámbito jurídico-tecnológico (español-inglés-francés)
MARÍA CRISTINA TOLEDO BÁEZ
DIRIGIDA POR LA DRA. D.ª GLORIA CORPAS PASTOR
MÁLAGA, 2009
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Gloria Corpas Pastor, catedrática del Departamento de Traducción e Interpretación de la Universidad de Málaga, certifica que la tesis de D. ª María Cristina Toledo Báez, titulada El resumen automático como recurso documental para la traducción de artículos de investigación del ámbito jurídico-tecnológico (español-inglés-francés), ha sido realizada bajo su dirección y cumple todos los requisitos legales para proceder a su defensa.
Málaga, a 29 de junio de 2009
Fdo. Dra. D. ª Gloria Corpas Pastor
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A mi padre, a mi madre y a mi hermana
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«La sola, la vera “lingua dell’Europa” é la traduzione»
Umberto Eco
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AGRADECIMIENTOS Una tesis doctoral parece constituir el trabajo individual más arduo y laborioso. No obstante, durante los años de investigación y estudio que implica, encontramos personas que, desde el punto de vista académico o humano, ofrecen su ayuda y, de algún modo, dejan su impronta. En primer lugar, quisiera mostrar todo mi reconocimiento a la Dra. D. ª Gloria Corpas Pastor, directora de la tesis contenida en este volumen. A su persona debo infinita gratitud por la confianza que siempre ha puesto en mí y por sus constantes muestras de ánimo y comprensión a la hora de emprender este proyecto. Sin embargo, no sólo me ha enseñado a investigar, sino que su generosidad y calidad humana hacen que sea para mí un ejemplo de valores y una maestra en el más amplio sentido de la palabra.
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SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
Quisiera hacer extensible este agradecimiento al Dr. D. Ruslan Mitkov, director del Research Group in Computational Linguistics, por su maravillosa acogida durante mi estancia en la Universidad de Wolverhampton así como por sus sabios consejos y apoyo constante desde la distancia. Asimismo, agradezco al Dr. D. Constantin Orăsan su ayuda desinteresada en todo momento y por trabajar con ahínco en el recurso documental presentado en la tesis sin más recompensa que mis múltiples palabras de agradecimiento. Vayan también mis gracias a la Dra. D. ª Dalila Melkhadi y a la Dra. D. ª Shyan Ou por actuar como evaluadoras externas así como por sus comentarios siempre tan oportunos. Uno de los mayores apoyos recibidos me ha venido de la mano de los miembros y colaboradores del grupo de investigación HUM-106, en particular de los profesores Dra. D. ª Míriam Seghiri Domínguez, Dr. D. Jorge J. Leiva Rojo y D. ª M. ª del Carmen Amaya Galván, y sobre todo de mi compañera y amiga Cristina M. Castillo Rodríguez. Todos ellos saben por experiencia propia el valor de una palabra de ánimo o de una ayuda a tiempo y me lo han sabido demostrar con creces en numerosas ocasiones. No quisiera olvidarme de los profesores del Departamento de Traducción e Interpretación de la Universidad de Málaga que me han permitido realizar los experimentos en sus clases, en concreto el Dr. D. Emilio Ortega Arjonilla, la Dra. D. ª Adela Martínez García, la Dra. D. ª Isabel Jiménez Gutiérrez y D. ª Tanagua Barceló Martínez. Asimismo, en este punto he de destacar la colaboración desinteresada de Abby Oesterling, que desde Estados Unidos ha revisado con paciencia todo aquello que he necesitado.
II
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SALIR Agradecimientos
A mis amigos que, de forma presencial o virtual, siempre se han preocupado desinteresadamente por ese trabajo que me absorbía y me apartaba de ellos. A toda mi familia, sin cuyo apoyo este trabajo no hubiese visto nunca la luz, y en especial a las tres personas a las que va dedicada esta tesis: a mi padre, a mi madre y a mi hermana. Todo lo que he conseguido hasta ahora y todo lo que consiga en el futuro se lo debo a los tres por ser todos ellos una parte de mí misma. A Raúl, por caminar a mi lado durante todos estos años, por soportar tantas horas robadas, por demostrarme en numerosas ocasiones su inquebrantable paciencia y por comprenderme cuando ni yo misma lo hacía. Y, sobre todo, por enseñarme, con maestría, que la distancia nunca es el olvido.
III
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ÍNDICE ABSTRACT 1. Introduction……………………………………………………...
1
2. Aims and goals…………………………………………………..
3
3. Materials…………………………………………………………
5
3.1. Term-Based Summariser.……………………………………...
5
3.2. Multilingual comparable corpus………………………….........
6
3.3. Markin and evaluation……………………………………........
7
3.4. WordList in Oxford WordSmith Tools………………………..
7
3.5. ReCor…………………………………………………………..
7
3.6. Electronic survey…………………………………………........
8
4. Methods………………………………………………………….
8
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SALIR Índice
4.1. Contrastive analysis of discourse and domain: legal-technological discourse………………………………….
8
4.2. Contrastive analysis of textual genre: research articles………..
9
4.3. Empirical experiments with semi-professional translators........
10
5. Results…………………………………………………………...
12
5.1. Results of contrastive analysis of legal-technological discourse……………………………………………………....
12
5.2. Results of contrastive analysis of research article as genre……
13
5.3. Results of the experiments with semi-professional translators..
14
5.3.1. Quality criteria……………………………………………….
14
5.3.2. Lexical richness criteria……………………………………...
18
5.3.3. Number of words translated criteria…………………………
22
5.4. Results from the electronic survey…………………………….
23
6. Conclusions and future work……………………………………
25
6.1. Conclusions………………………………………………........
25
6.2. Future work………………………………………………........
29
INTRODUCCIÓN 1. Motivación……………………………………………….............
31
2. Objetivos…………………………………………………...........
35
3. Estructura………………………………………………………...
37
VI
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SALIR Índice
CAPÍTULO I. DE
LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN A LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO: EL TRADUCTOR COMO TECNÓLOGO Y DOCUMENTALISTA
1.1. Introducción……………………………………………............
47
1.2. Las Tecnologías Lingüísticas…………………………….........
50
1.2.1. El multilingüismo en Europa y las TIC……………………...
50
1.2.2. Las tecnologías lingüísticas: concepto y clasificación…........
53
1.2.3. Las políticas europeas en materia de tecnologías lingüísticas
57
1.3. Las tecnologías de la traducción…………………………........
65
1.3.1. La Generación del Lenguaje Natural………………………..
70
1.3.1.1. Investigación sobre GLN en Europa y Norteamérica..........
72
1.3.1.2. Investigación sobre GLN en España………………………
75
1.3.2. El corpus y sus aplicaciones…………………………...........
80
1.3.2.1. Aplicaciones didácticas del corpus en Traducción………...
83
1.3.2.2. Aplicaciones del corpus en los estudios descriptivos de Traducción………………....................................................
85
1.3.2.3. El corpus en las tecnologías de la traducción…...................
86
1.3.3. La Traducción Automática…………………………………..
89
1.3.3.1. Investigación internacional en TA………………………...
93
1.3.3.2. Investigación nacional en TA……………………………...
95
1.3.4. La Recuperación de Información……………………............
97
1.3.4.1. La recuperación de información como subtipo……………
98
1.3.4.1.1. La investigación internacional en RI…………………….
100
1.3.4.1.2. La investigación nacional en RI…………………………
101
1.3.4.2. La extracción de información…………………..................
105
VII
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SALIR Índice
1.3.4.2.1. La investigación internacional y nacional en EI………...
107
1.4. La Documentación…………………………………………….
111
1.4.1. Internet y la Documentación…………………………...........
111
1.4.2. La Documentación Aplicada a la Traducción……………….
115
1.4.3. La competencia documental……………………………........
119
1.4.4. El proceso documental…………………………………........
122
1.4.5. La evaluación de recursos electrónicos………………...........
129
1.5. Corolario……………………………………………………….
133
CAPÍTULO II. EL RESUMEN GENERAL AUTOMÁTICO: TERM-BASED SUMMARISER
Y
EL
RESUMEN
2.1. Introducción……………………………………………............
141
2.2. El resumen general…………………………………………….
143
2.2.1. Definición………………………………………………........
144
2.2.2. Tipos de resumen…………………………………….............
146
2.2.3. Proceso de elaboración…………………………………........
150
2.3. El resumen automático…………………………………...........
153
2.3.1. Extracto y resumen: distinción…………………………........
157
2.3.1.1. Extracto (extract)………………………………..................
157
2.3.1.1.1. El proceso de resumen por extracción...............................
158
2.3.1.2. Resumen (abstract)……………………………...................
161
2.3.1.2.1. El proceso de generación de resúmenes…………………
163
2.3.1.2.1.1. Plantillas……………….................................................
164
2.3.1.2.1.2. Reescritura de términos….............................................
165
2.3.1.2.1.3. Relaciones de acontecimientos………………………..
165
2.3.1.2.1.4. Jerarquía de conceptos…………………………...........
167
VIII
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SALIR Índice
2.3.2. Tipos de resúmenes………………………………………….
167
2.3.2.1. Indicativo vs. informativo vs. crítico……………………...
170
2.3.2.2. Genérico vs. centrado en el usuario………….....................
172
2.3.2.3. General vs. específico…………………………..................
172
2.3.2.4. Monodocumental vs. multidocumental……………………
173
2.3.2.5. Monolingüe vs. bilingüe vs. multilingüe……….................
173
2.4. Enfoques actuales del resumen automático……………...........
175
2.4.1. Enfoques clásicos……………………………………............
177
2.4.2. Enfoques basados en corpus…………………………...........
182
2.4.3. Enfoques basados en el análisis del discurso…………..........
190
2.4.3.1. Rhetorical Structure Theory……………………………….
191
2.4.3.2. WordNet y EuroWordNet…………………………………
193
2.4.3.3. Enfoques centrados en la cohesión………………………..
195
2.4.3.4. Enfoques centrados en la coherencia……………………...
199
2.4.4. Enfoques ricos en conocimiento…………………………….
204
2.4.5. El resumen automático multidocumental……………….......
210
2.4.6. Últimas tendencias en resumen automático…………............
216
2.4.6.1. Resumen automático de elementos multimedia...................
216
2.4.6.2. Resumen automático en redes sociales……........................
218
2.5. El programa de resumen automático Term-Based Summariser……………………………………………………
219
2.5.1. Descripción………………………………………………….
219
2.5.2. Componentes de TBS……………………………………….
221
2.5.2.1. TBS como programa de resumen automático……………..
222
2.5.2.2. Corpus virtual de artículos de investigación………………
235
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SALIR Índice
2.5.2.2.1. Descripción del corpus…………………………………..
236
2.5.2.2.2. Compilación del corpus…………………………………
247
2.6. Corolario.…………………………….......................................
251
CAPÍTULO III. ANÁLISIS CONTRASTIVO DEL ESPAÑOL, INGLÉS Y FRANCÉS JURÍDICO-TECNOLÓGICOS EN LA CONTRATACIÓN ELECTRÓNICA 3.1. Introducción……………………………………………............
257
3.2. Aproximación al discurso jurídico-tecnológico……………….
259
3.2.1. El límite entre lo general y lo especializado…………............
260
3.2.1.1. El problema de la denominación…………..........................
261
3.2.1.2. El problema de la delimitación…………………………….
266
3.2.2. El discurso jurídico-tecnológico……………………………..
279
3.2.2.1. Justificación de la denominación……………….................
280
3.2.2.1.1. Denominación en lengua española………………………
282
3.2.2.1.2. Denominación en las lenguas inglesa y francesa………..
285
3.2.2.2. Clasificación del discurso jurídico-tecnológico...................
287
3.3. Análisis de artículos de investigación en español, inglés y francés jurídicos……………………………………………….
290
3.3.1. El español jurídico…………………………………………...
291
3.3.1.1. Rasgos léxicos, terminológicos y fraseológicos…………...
299
3.3.1.2. Rasgos morfo-sintácticos………………………………….
308
3.3.2. El inglés jurídico…………………………………………….
311
3.3.2.1. Rasgos léxicos, terminológicos y fraseológicos...................
317
3.3.2.2. Rasgos morfo-sintácticos……………………….................
322
3.3.3. El francés jurídico……………………………………...........
326
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SALIR Índice
3.3.3.1. Rasgos léxicos, terminológicos y fraseológicos…………...
329
3.3.3.2. Rasgos morfo-sintácticos………………………………….
336
3.3.4. Tabla recopilatoria de rasgos lingüísticos comunes en español, inglés y francés jurídicos…………………………...
345
3.4. El comercio electrónico y la contratación electrónica…............
347
3.4.1. La contratación electrónica: Definición y alcance……..........
348
3.4.2. La contratación electrónica: regulación internacional y europea……………………………………………………..
353
3.4.3. La contratación electrónica: regulación en España…….........
358
3.4.4. La contratación electrónica: regulación en Inglaterra y Gales
362
3.4.5. La contratación electrónica: regulación en Francia…….........
365
3.5. La protección de datos personales……………………………..
367
3.5.1. La protección de datos personales: Definición y alcance……
367
3.5.2. La protección de datos personales: regulación internacional y europea…………………………………………………….
371
3.5.3. La protección de datos personales: regulación en España…..
373
3.5.4. La protección de datos personales: regulación en Inglaterra y Gales……………………………………………………….
376
3.5.5. La protección de datos personales: regulación en Francia…..
378
3.6. Corolario……………………………………………………….
380
CAPÍTULO IV. ANÁLISIS CONTRASTIVO EN ESPAÑOL, INGLÉS Y FRANCÉS DEL ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN DEL DERECHO 4.1. Introducción……………………………………………............
391
4.2. La comunicación científico-académica………………………..
393
4.2.1. Origen y denominación………………………………...........
393
4.2.2. Definición y características………………………………….
396
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SALIR Índice
4.2.3. El inglés como lingua franca………………………………..
398
4.2.4. La retórica contrastiva……………………………………….
402
4.3. El género textual y otros conceptos relacionados………..........
404
4.3.1. El género textual……………………………………………..
405
4.3.1.1. Origen y definición……………………………...................
405
4.3.1.2. Características principales……………………....................
408
4.3.1.3. Tipos de géneros…………………………………………...
411
4.3.2. El registro………………………………………………........
415
4.3.2.1. Definición y características………………………………..
415
4.3.2.2. Relación género-registro…………………………………..
418
4.3.3. La tipología textual…………………………………………..
420
4.3.3.1. Definición y características………………………………..
420
4.3.3.2. Relación género-tipología textual…………………………
425
4.4. El artículo de investigación……………………………………
429
4.4.1. Denominación, orígenes y definición………………………..
430
4.4.2. Rasgos y objeto de estudio…………………………………..
432
4.4.2.1. Cariz pedagógico de la investigación……………………...
432
4.4.2.2. Supremacía del inglés……………………………………...
433
4.4.2.3. Especialización por disciplinas……………………………
434
4.4.3. Estructura del artículo de investigación………………..........
436
4.4.3.1. Título………………………………………………………
440
4.4.3.2. Resumen…………………………………………...............
441
4.4.3.3. Introducción………………………………………………..
443
4.4.3.4. Métodos y materiales……………………………................
447
4.4.3.5. Resultados…………………………………………………
452
XII
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SALIR Índice
4.4.3.6. Discusión/Conclusión……………………………………...
454
4.5. Análisis de los artículos de investigación del discurso jurídico-tecnológico…………………………………………...
458
4.5.1. El artículo de investigación en el discurso jurídico-tecnológico en español……………………………...
458
4.5.1.1. Título………………………………………………………
458
4.5.1.2. Resumen…………………………………………...............
460
4.5.1.3. Introducción………………………………………………..
466
4.5.1.4. Métodos y materiales……………………………................
471
4.5.1.5. Resultados…………………………………………………
476
4.5.1.6. Discusión y conclusiones………………………………….
477
4.5.1.7. Rasgos del artículo de investigación en español: recapitulación……………………………………………..
481
4.5.2. El artículo de investigación en el discurso jurídico-tecnológico en inglés……………………………….
483
4.5.2.1. Título………………………………………………………
483
4.5.2.2. Resumen…………………………………………...............
485
4.5.2.3. Introducción………………………………………………..
491
4.5.2.4. Método y materiales……………………………………….
496
4.5.2.5. Resultados…………………………………………………
499
4.5.2.6. Discusión y conclusiones………………………………….
499
4.5.2.7. Rasgos del artículo de investigación en inglés: recapitulación………………………………………………
506
4.5.3. El artículo de investigación en el discurso jurídico-tecnológico en francés……………………………...
508
4.5.3.1. Título………………………………………………………
508
4.5.3.2. Resumen…………………………………………...............
510
4.5.3.3. Introducción………………………………………………..
517
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SALIR Índice
4.5.3.4. Métodos y materiales……………………………................
522
4.5.3.5. Resultados…………………………………………………
526
4.5.3.6. Conclusiones………………………………………………
526
4.5.3.7. Rasgos del artículo de investigación en francés: recapitulación………………………………………………
529
4.5.4. Tabla recopilatoria del análisis contrastivo del artículo en español, inglés y francés…………………………………......
532
4.6. Corolario……………………………………………………….
533
CAPÍTULO V. EVALUACIÓN DE LA TRADUCCIÓN DIRECTA E INVERSA CON EL RESUMEN AUTOMÁTICO COMO RECURSO DOCUMENTAL Y TERMINOLÓGICO 5.1. Introducción……………………………………………………
543
5.2. La evaluación de traducciones y otros conceptos relacionados.
545
5.2.1. La revisión de traducciones………………………………….
547
5.2.1.1. Definición y tipos………………………………………….
547
5.2.1.2. Parámetros de revisión…………………………………….
550
5.2.1.3. Revisión en la traducción profesional……………………..
553
5.2.2. La crítica de traducciones……………………………………
557
5.2.2.1. Definición………………………………………………….
558
5.2.2.2. Métodos de crítica de traducciones………………………..
559
5.2.3. La evaluación de traducciones…………………………........
560
5.2.3.1. Métodos de evaluación de traducciones…………………...
562
5.2.3.2. La evaluación analítica…………………………………….
562
5.2.3.2.1. El error en traducción……………………………………
563
5.2.3.2.2. Parámetros en la evaluación analítica…...........................
567
5.2.3.2.2.1. Propuesta de Hurtado Albir……………………………
569
XIV
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SALIR Índice
5.2.3.2.2.2. Propuesta de MeLLANGE….........................................
571
5.2.3.3. La evaluación holística…………………………………….
572
5.2.3.3.1. Parámetros en la evaluación holística…...........................
574
5.2.3.3.1.1. Propuesta de Mahn………….........................................
574
5.2.3.3.1.2. Propuesta de Waddington……………………………...
576
5.2.3.3.1.3. Propuesta del Institute of Linguists……………………
578
5.2.3.4. Propuesta propia de evaluación analítica y holística………
584
5.2.3.4.1. Plantilla de evaluación analítica…………………………
584
5.2.3.4.2. Plantilla de evaluación holística…………………………
588
5.2.3.4.3. Programa de evaluación de traducciones Markin………..
591
5.3. Estudio empírico de evaluación de traducciones y resumen automático……………………………………………………..
598
5.3.1. Antecedentes………………………………………………...
599
5.3.2. Objetivos científicos…………………………………………
599
5.3.3. Sujetos……………………………………………………….
600
5.3.4. Materiales………………………………………………........
605
5.3.4.1. Textos origen……………………………………................
606
5.3.4.1.1. Fragmentos en español…………………………………..
607
5.3.4.1.2. Fragmentos en inglés…………………………………….
610
5.3.4.1.3. Fragmentos en francés…………………...........................
612
5.3.4.2. Programas informáticos y recursos electrónicos…………..
615
5.3.4.2.1. Term-Based Summariser : descripción del proceso……..
615
5.3.4.2.2. WordList de Wordsmith…………………………………
616
5.3.4.2.3. Sitio web…………………………………………………
617
5.3.4.2.4. Encuesta electrónica……………………………………..
618
XV
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SALIR Índice
5.3.5. Métodos……………………………………………………...
620
5.3.5.1. Prueba piloto……………………………………………….
620
5.3.5.2. Información………………………………………………..
620
5.3.5.3. Entorno…………………………………………………….
620
5.3.5.4. Ejecución…………………………………………………..
621
5.3.5.5. Incidencias………………………………………................
623
5.3.6. Resultados…………………………………………...............
624
5.3.6.1. Criterio de calidad…………………………………………
625
5.3.6.1.1. Evaluación analítica……………………………………..
625
5.3.6.1.1.1. Ejemplo de evaluación del fragmento 1 (sin TBS) de traducción directa inglés-español……………………...
625
5.3.6.1.1.2. Ejemplo de evaluación del fragmento 2 (con TBS) de traducción directa inglés-español……………………..
629
5.3.6.1.1.3. Ejemplo de evaluación del fragmento 3 (sin TBS) de traducción inversa español-inglés…………………….
632
5.3.6.1.1.4. Ejemplo de evaluación del fragmento 4 (con TBS) de traducción inversa español-inglés…………………….
635
5.3.6.1.1.5. Ejemplo de evaluación del fragmento 1 (sin TBS) de traducción directa francés-español……………………
638
5.3.6.1.1.6. Ejemplo de evaluación del fragmento 2 (con TBS) de traducción directa francés-español…………………….
642
5.3.6.1.1.7. Ejemplo de evaluación del fragmento 3 (sin TBS) de traducción inversa español-francés…………………...
646
5.3.6.1.1.8. Ejemplo de evaluación del fragmento 4 (con TBS) de traducción inversa español-francés…………………....
649
5.3.6.1.1.9. Número total de muestra de errores y aciertos en la evaluación analítica……………………………………
653
5.3.6.1.2. Evaluación holística……………………………………..
655
5.3.6.1.2.1. Ejemplo de evaluación del fragmento 1 (sin TBS) de traducción directa inglés-español……………………...
655
XVI
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SALIR Índice
5.3.6.1.2.2. Ejemplo de evaluación del fragmento 2 (con TBS) de traducción directa inglés-español……………………...
657
5.3.6.1.2.3. Ejemplo de evaluación del fragmento 3 (sin TBS) de traducción inversa español-inglés……………………..
658
5.3.6.1.2.4. Ejemplo de evaluación del fragmento 4 (con TBS) de traducción inversa español-inglés……………………..
659
5.3.6.1.2.5. Ejemplo de evaluación del fragmento 1 (sin TBS) de traducción directa francés-español…………………….
660
5.3.6.1.2.6. Ejemplo de evaluación del fragmento 2 (con TBS) de traducción directa francés-español……………………
661
5.3.6.1.2.7. Ejemplo de evaluación del fragmento 3 (sin TBS) de traducción inversa español-francés…………………....
662
5.3.6.1.2.8. Ejemplo de evaluación del fragmento 4 (con TBS) de traducción inversa español-francés…………………....
663
5.3.6.1.2.9. Número total de resultados en la evaluación holística...
664
5.3.6.1.3. Conclusiones en cuanto al criterio de calidad…………
666
5.3.6.2. Criterio de riqueza léxica………………………………….
668
5.3.6.3. Criterio de número de palabras……………………………
673
5.3.6.4. Encuesta electrónica: resultados…………………………...
675
5.4. Corolario………………………………….................................
684
CONCLUSIONS……………………………………………………...
687
BIBLIOGRAFÍA……………………………………………………...
707
ANEXO I…………………………………………………………….
871
XVII
MENÚ
SALIR
MENÚ
SALIR
ÍNDICE DE FIGURAS, TABLAS, ILUSTRACIONES Y CUADROS
FIGURAS Figura 1. Representación de la extracción (Hahn y Mani, 2000: 30)
158
Figura 2. Representación del resumen (Hahn y Mani, 2000: 31)…..
162
Figura 3. Interfaz de versión demo de CAST……………………...
220
Figura 4. Interfaz de Term-Based Summariser (TBS)…………….
221
Figura 5. Componentes de CAST (Orăsan, 2006: 7)………………
222
Figura 6. Interfaz de TBS con las dos opciones de formato………..
230
Figura 7. Relación entre lengua general y lenguajes de especialidad (Ahmad et al., 1995 apud Pérez Hernández, 2002)….
269
Figura 8. Modelo plural de los discursos académicos. Adaptado de Bhatia, 2002: 34……………………………………………………
411
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Figura 9. Esquema de la organización retórica general del artículo de investigación. Swales y Feak (1994: 157)………………………
437
Figura 10. Interfaz del programa Markin con un texto importado…
592
Figura 11. Ejemplo de texto con juego de botones de corrección….
594
Figura 12. Juego de botones creado para la evaluación analítica…
595
Figura 13. Juego de botones creado para la evaluación holística…..
596
Figura 14. Número total de alumnos inscritos que participaron en el experimento……………………………………………………...
602
Figura 15. Interfaz de las páginas de los seminarios……………….
618
Figura 16. Encuesta de los seminarios en Campus Virtual………...
619
Figura 17. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa del inglés sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica………………………………………………...
626
Figura 18. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa del inglés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica………………………………………………...
630
Figura 19. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa a inglés sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica………………………………………………...
633
Figura 20. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa a inglés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica………………………………………………...
636
Figura 21. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa del francés sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica………………………………………………...
639
Figura 22. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa del francés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica………………………………………………...
642
Figura 23. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa del francés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica. II……………………………………………..
643
XX
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Figura 24. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa a francés sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica………………………………………………...
646
Figura 25. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa a francés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica..……………………………………………….
649
Figura 26. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa a francés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica. II……………………………………………...
650
Figura 27. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa a español sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
656
Figura 28. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa a español con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
657
Figura 29. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa al inglés sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
658
Figura 30. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa al inglés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
659
Figura 31. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa a español sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
660
Figura 32. Evaluación y corrección con Markin de una traducción directa a español con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
661
Figura 33. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa al francés sin TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
662
Figura 34. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa al francés con TBS de acuerdo con los parámetros de la evaluación holística………………………………………………...
663
XXI
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SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Figura 35. Muestra de dos preguntas de la encuesta electrónica…...
679
TABLAS Table 1. Results of contrastive analysis of legal-technological discourse……………………………………………………………
12
Table 2. Results of contrastive analysis of research article as genre
14
Table 3. Direct translation (English-Spanish): results for 50 best translations………………………………………………………….
15
Table 4. Direct translation (French-Spanish): results for 50 translations………………………………………………………….
15
Table 5. Direct translation (French-Spanish): results for 50 translations………………………………………………………….
15
Table 6. Inverse translation (Spanish-French): results for 50 best translations………………………………………………………….
16
Table 7. Results of translations involving English language………
17
Table 8. Results of translations involving French language……….
18
Table 9. Type/token ratio in English translation…………………...
19
Table 10. Type/token ratio in French translation…………………..
21
Table 11. Number of words translated criteria……………………..
22
Table 12. Results from the electronic survey………………………
24
Tabla 13. Tipología de resúmenes automáticos……………………
174
Tabla 14. Fuente:
193
Tabla 15. Ejemplo de sistema de codificación de los corpus 1 y 2...
240
Tabla 16. Ejemplo de sistema de codificación del corpus 3……….
240
Tabla 17. Cómputo del número total de tokens de los corpus……
242
Tabla 18. Cómputo del número total de documentos de los corpus..
243
XXII
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Tabla 19. Título de las revistas empleadas como fuente de documentación……………………………………………………...
249
Tabla 20. Rasgos lingüísticos comunes del análisis del español, inglés y francés jurídicos…………………………………………...
345
Tabla 21. Clasificación del artículo de investigación respecto a tipos textuales………………………………………………………
428
Tabla 22. Modelos de estructuras para la sección del resumen…….
443
Tabla 23. Comparación de OARO y CARS. Traducido de Swales (2004: 245)…………………………………………………………
447
Tabla 24. Título de los artículos de investigación en español analizados…………………………………………………………..
459
Tabla 25. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en español en el modelo de estructura problemamétodo-resultados-conclusiones…………………………………...
461
Tabla 26. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en español en el modelo de estructura introducciónproblema-solución………………………………………………….
462
Tabla 27. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en español en el modelo de estructura presentación de un sistema, método o análisis-descripción de sus características y aplicaciones………………………………………………………
462
Tabla 28. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en español en el modelo de estructura introducciónmétodo-resultados-(conclusión)……………………………………
463
Tabla 29. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en español en el modelo de estructura información general-objetivos-método-resultados-conclusión…………………..
463
Tabla 30. Clasificación de una introducción de un artículo de investigación en español en el modelo de estructura CARS de Swales………………………………………………………………
467
Tabla 31. Clasificación de una introducción de un artículo de investigación en español en el modelo de estructura OARO de Swales………………………………………………………………
468
XXIII
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Tabla 32. Propuesta de estructura para la sección de materiales de los artículos de investigación en español que versan sobre contratos electrónicos………………………………………………
472
Tabla 33. Propuesta de estructura para la sección de materiales de los artículos de investigación en español que versan sobre contratación electrónica…………………………………………….
475
Tabla 34. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación en español de acuerdo con la propuesta de Nwogu (1990)………………………………………………………………
478
Tabla 35. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación de acuerdo con la propuesta de Coll García y Palmer Silveira (2002)……………………………………………...
479
Tabla 36. Título de los artículos de investigación en inglés analizados…………………………………………………………..
484
Tabla 37. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en inglés en el modelo de estructura problemamétodo-resultados-conclusiones…………………………………...
486
Tabla 38. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en inglés en el modelo de estructura introducciónproblema-solución………………………………………………….
487
Tabla 39. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en inglés en el modelo de estructura presentación de un sistema, método o análisis-descripción de sus características y aplicaciones………………………………………………………...
488
Tabla 40. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en inglés en el modelo de estructura introducciónmétodo-resultados-(conclusión)……………………………………
489
Tabla 41. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en inglés en el modelo de estructura información general-objetivos-método-resultados-conclusión…………………..
490
Tabla 42. Clasificación de una introducción de un artículo de investigación en inglés en el modelo de estructura CARS de Swales………………………………………………………………
492
Tabla 43. Clasificación de una introducción de un artículo de investigación en inglés en el modelo de estructura OARO de Swales………………………………………………………………
494
XXIV
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SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Tabla 44. Títulos de los artículos de investigación en lengua inglesa………………………………………………………………
496
Tabla 45. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación en inglés de acuerdo con la propuesta de Nwogu (1990)………………………………………………………………
500
Tabla 46. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación en inglés de acuerdo con la propuesta de Coll García y Palmer Silveira (2002)……………………………………
501
Tabla 47. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación en inglés de acuerdo con la propuesta de Lewin et al. (2001)…………………………………………………………...
504
Tabla 48. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación en inglés de acuerdo con la propuesta de Kanoksilpatham (2003)…………………………………………….
505
Tabla 49. Título de los artículos de investigación en francés analizados…………………………………………………………..
509
Tabla 50. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en francés en el modelo de estructura problemamétodo-resultados-conclusiones…………………………………...
512
Tabla 51. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en francés en el modelo de estructura introducciónproblema-solución………………………………………………….
513
Tabla 52. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en francés en el modelo de estructura presentación de un sistema, método o análisis-descripción de sus características y aplicaciones………………………………………………………
514
Tabla 53. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en francés en el modelo de estructura introducciónmétodo-resultados-(conclusión)……………………………………
515
Tabla 54. Clasificación de los resúmenes de los artículos de investigación en francés en el modelo de estructura información general-objetivos-método-resultados-conclusión…………………..
516
Tabla 55. Clasificación de una introducción de un artículo de investigación en francés en el modelo de estructura CARS de Swales………………………………………………………………
517
XXV
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Tabla 56. Clasificación de una introducción de un artículo de investigación en francés en el modelo de estructura OARO de Swales………………………………………………………………
520
Tabla 57. Apartados de métodos y materiales de los artículos de investigación en francés……………………………………………
523
Tabla 58. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación de acuerdo con la propuesta de Nwogu (1990)…..
527
Tabla 59. Estructura de la sección de conclusiones de los artículos de investigación en francés de acuerdo con la propuesta de Coll García y Palmer Silveira (2002)……………………………………
528
Tabla 60. Tabla recopilatoria de análisis contrastivo en español, inglés y francés……………………………………………………..
532
Tabla 61. Parámetros de revisión profesional……………………...
557
Tabla 62. Sistema de evaluación holístico de Waddington (2009)...
577
Tabla 63. Diploma de Traducción: escala para el aspecto 1……….
579
Tabla 64. Diploma de Traducción: escala para el aspecto 2……….
580
Tabla 65. Diploma de Traducción: escala para el aspecto 3……….
581
Tabla 66. Diploma de Traducción: escala para el aspecto 4……….
582
Tabla 67. Diploma de Traducción: escala para el aspecto 5……….
583
Tabla 68. Plantilla de evaluación holística…………………………
590
Tabla 69. Ejemplo de evaluación analítica de una traducción directa inglés-español realizada sin TBS………………………….
628
Tabla 70. Ejemplo de evaluación analítica de una traducción directa inglés-español realizada con TBS………………………….
631
XXVI
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Tabla 71. Ejemplo de evaluación analítica de una traducción inversa español-inglés realizada sin TBS…………………………..
634
Tabla 72. Ejemplo de evaluación analítica de una traducción inversa español-inglés realizada con TBS………………………….
637
Tabla 73. Ejemplo de evaluación analítica de una traducción directa francés-español realizada sin TBS………………………….
640
Tabla 74. Ejemplo de evaluación analítica de una traducción directa francés-español realizada con TBS………………………...
644
Tabla 75. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa a francés de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica…………………………………………………………….
647
Tabla 76. Evaluación y corrección con Markin de una traducción inversa a francés de acuerdo con los parámetros de la evaluación analítica…………………………………………………………….
651
Tabla 77. Número total de errores en traducción directa inglés-español………………………………………………………
653
Tabla 78. Número total de errores en traducción inversa español-inglés………………………………………………………
653
Tabla 79. Número total de errores en traducción directa francés-español……………………………………………………..
653
Tabla 80. Número total de errores en traducción inversa español-francés……………………………………………………..
654
Tabla 81. Número total de resultados de evaluación holística en el bloque de inglés…………………………………………………….
664
Tabla 82. Número total de resultados de evaluación holística en el bloque de francés…………………………………………………...
665
Tabla 83. Riqueza léxica de las traducciones directas e inversas desde o hacia la lengua inglesa……………………………………..
669
Tabla 84. Riqueza léxica de las traducciones directas e inversas desde o hacia la lengua francesa……………………………………
671
Tabla 85. Número total de palabras traducidas por fragmento…….
674
XXVII
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Tabla 86. Porcentajes finales de respuestas de la encuesta electrónica………………………………………………………….
680
ILUSTRACIONES Ilustración 1. Representatividad del subcorpus 1-1 (español)……...
244
Ilustración 2. Representatividad del subcorpus 1-2 (inglés)……….
244
Ilustración 3. Representatividad del subcorpus 1-3 (francés)……...
245
Ilustración 4. Use-related variation (Hatim y Mason, 1990: 46)…...
417
Ilustración 5. Relación entre registro, género y tipo textual. Adaptado de Trosborg (1997)….......................................................
429
CUADROS Cuadro 1. El modelo CARS (Create a Research Space). Traducido de Swales (1990: 141)……………………………………………...
445
Cuadro 2. El modelo OARO (Open a Research Option). Traducido de Swales (2004: 244)……………………………………………...
446
Cuadro 3. Secuencias y unidades informativas de la sección de Métodos (Coll García, 2002: 88)…………………………………...
451
Cuadro 4. Secuencias y unidades informativas de la sección de resultados (Palmer Silveira, 2002: 125)……………………………
453
Cuadro 5. Estructura de la sección discusión y conclusiones (Swales, 2004: 236)………………………………………………...
456
Cuadro 6. Secuencias y unidades informativas de la sección de discusión (Duque García, 2000; Coll García y Palmer Silveira, 2002)………………………………………………………………..
457
Cuadro 7. Tipos de revisión. Adaptada de Horguelin (1985)……...
548
Cuadro 8. Parámetros de revisión bilingüe de Dalbernet (1977)…..
550
Cuadro 9. Parámetros de revisión bilingüe de Horguelin, Hosington, Brunette………………………………………………...
551
XXVIII
MENÚ
SALIR Índice de figuras, tablas, ilustraciones y cuadros
Cuadro 10. Parámetros de revisión de Mossop (2001)…………….
552
Cuadro 11. Tipología de errores de Palazuelos (1992)…………….
564
Cuadro 12. Tipología de errores de House (1981)…………………
564
Cuadro 13. Criterios de evaluación de Kupsch-Losereit (1981)…...
565
Cuadro 14. Tipología de errores de Pym (1992)…………………...
565
Cuadro 15. Tipología de errores de Kussmaul (1995)……………..
566
Cuadro 16. Tipología de errores de Gouadec (1981)………………
566
Cuadro 17. Baremo de corrección de Hurtado Albir (1995)……….
569
Cuadro 18. Baremo de evaluación de MeLLANGE……………….
571
Cuadro 19. Baremo de BEST y Mahn (1989). Adaptado de Waddington (2000: 96)…………………………………………….
575
Cuadro 20. Plantilla de evaluación analítica……………………….
586
Cuadro 21. Fragmento 1 en español para la traducción inversa español-inglés y español-francés…………………………………...
608
Cuadro 22. Fragmento 2 en español para la traducción inversa español-inglés y español-francés…………………………………...
610
Cuadro 23. Fragmento 1 en inglés para la traducción directa inglés-español………………………………………………………
611
Cuadro 24. Fragmento 2 en inglés para la traducción directa inglés-español………………………………………………………
612
Cuadro 25. Fragmento 1 en francés para la traducción directa francés-español……………………………………………………..
613
Cuadro 26. Fragmento 2 en francés para la traducción directa francés-español……………………………………………………..
614
Cuadro 27. Preguntas de la encuesta electrónica…………………..
675
XXIX
MENÚ
SALIR
MENÚ
SALIR
ABSTRACT
1. INTRODUCTION As Lavid (2005) points out, information has become one of the basic elements in our current society, which may be called the «Third Wave», paraphrasing Alvin Toffler’s book (1996). First wave is the society after agrarian revolution; Second wave is industrial. Third Wave represents information and knowledge revolution. New millennium’s society is «information society», where Information and Communication(s) Technology (ICT) is of paramount importance. Therefore; the exchange of languages and cultures plays an important role in this information society. Consequently, translators and interpreters may become fundamental mediators on a global level.
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
In this context, the Internet seems an essential tool, offering new modes of communication and spreading scientific knowledge. In addition, it facilitates and improves the documentation process. The translator, as an information user and an information producer, considers the Internet to be a valuable documentation source and a useful communication system. According to Pinto Molina (2002: 2), the «informational revolution» makes it possible to compile more information in less time and, consequently, improve the translator’s efficiency. With the mushrooming of the quantity of online text information, triggered in part by the growth of the World Wide Web, it is especially useful to have tools which can help users digest information content. Nevertheless, translators have to be extremely skilful during the documentation process since they need to be able to distinguish and choose only reliable information resources. This is because the Internet, although it is a valuable and very useful tool, contains a large amount of unreliable information. In that regard, an abstract may be quite useful for translators since it helps to select the correct information in the documentation process. Given that translators normally must meet tight deadlines, abstracting articles or electronic resources is an advantageous solution and facilitates the translation process. Consequently, automatic summarization and extraction, both fields of Computational Linguistics, can help humans in general and translators in particular to deal with information overload by automatically extracting the gist of documents.
2
MENÚ
SALIR Abstract
This thesis aims to combine both automatic summarization and translation in order to test whether automatic summarization as a new translation technology could be a useful tool in a translator’s workbench.
2. AIMS AND GOALS Our main research hypothesis is that term-based automatic summarization as a documentation resource enhances direct and inverse translation of specialized texts. However, as Tymoczko (2002: 16-17) points out, the starting point in Translation Studies is not just a hypothesis, and, consequently, we present a tripartite hypothesis: I) Research on the combination of automatic summarization and Translation and Interpreting needs empirical studies in order to test its efficacy. II) The translation of specialized text, specifically research articles in the legal-technological domain in three languages (Spanish, English and French) and in direct and inverse combinations, is improved with the help of Term-Based Summariser. III) Term-based automatic summarization should be part of an innovative translator's workbench.
3
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
The aims listed above are achieved by setting the following list of general (1-2) and specific (3-11) goals: 1.
Providing a review of major work in translation technologies and in human and automatic summarization.
2.
Emphasising the relevance of documentation as a cornerstone in specialized translation.
3.
Building a representative multilingual comparable corpus of parallel texts from research articles on electronic commerce in three languages (Spanish, English and French).
4.
Focusing on the emerging legal-technological discourse from the Information Technology Law and Data Protection.
5.
Comparing the legal-technological discourse features in three languages, i.e., Spanish, English and French.
6.
Studying the research article as a textual genre.
7.
Testing whether Introduction-Material and MethodsResults-Discussion/Conclusion
(IMRD)
structure
of
English scientific articles may be valid to articles, on one hand, on Legal Sciences and, on the other hand, in the Romance languages of Spanish and French. 8.
Establishing evaluation parameters combining both analytic and holistic evaluation in order to find objective criteria in Translation Studies.
9.
Carrying
out
experiments
with
semi-professional
translators offering quantitative results regarding three
4
MENÚ
SALIR Abstract
main criteria: quality criteria, lexical richness criteria and number of words criteria. 10. Analysing translators’ impressions and opinions regarding the use of the Term-Based Summariser by means of a survey and qualitative data. All of these goals were achieved in this thesis by means of the following materials and methods.
3. MATERIALS To confirm the main hypothesis, several materials are used in this thesis dissertation. 3.1. Term-Based Summariser First of all, the main material is Term-Based Summariser (TBS), a modified version of the Computer-Aided Summarisation Tool (CAST) developed by the Research Group in Computational Linguistics from the University of Wolverhampton. The weighting method used to score the words is the term frequency and the tokenisation method is the word. It produces both «only summary» and «the whole text with highlight» results; the former is just the extract and the latter encompasses the sentences selected marked with a different colour in the text. A compression rate can also be chosen. A stop list is also used for each language (Spanish, English and French) and TBS displays the top 50 terms identified by the program with their raw frequency of the words in the text. To have a clear and user-friendly TBS interface, 20 texts in each language were selected and their titles are written in bullet points. 5
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
3.2. Multilingual comparable corpus A multilingual comparable corpus was compiled, consisting of a collection of parallel texts from research articles on electronic commerce in the three languages studied in the thesis (Spanish, English and French). The research articles were selected from journals in Spanish (Revista de Contratación Electrónica), English (Journal of Information, Law and Technology and International Journal of Law and Information Technology) and French (Revue des techniques de l'information et de la communication, Revue internationale de droit économique, etc.) and the distribution of articles was as follows: 150 articles in Spanish (1,500,281 tokens), 142 articles in English (1,226,260 tokens) and 86 articles in French (1,277,841 tokens). Initially, the purpose of building the corpus was to implement the inverse document frequency for scoring the words, but, once the term frequency method was selected, the corpus was used to analyse the characteristics of research articles on electronic commerce in the three languages. Apart from that, one article in each language was selected as a source text for the direct and inverse translations. Consequently,
source
texts
all
shared
the
same
domain
(legal-technological discourse) and the same textual genre (research articles). Each article was then divided into different paragraphs and the same sections were selected from all the articles: on one hand, title, keyword and introduction (part 1 for direct translation and part 3 for inverse translation) and, on the other hand, the section similar to the materials and methods one (part 2 for direct translation and part 4 for inverse translation).
6
MENÚ
SALIR Abstract
3.3. Markin and evaluation The teaching software Markin provides tools to mark and annotate texts. Once our evaluation parameters were established, Markin was used to evaluate direct and inverse translations with a set of annotations. These evaluation parameters consist of both analytic error evaluation as well as holistic and global evaluation. The former pays attention to negative aspects such as source text related errors (wrong sense, unnecessary addition or inadequate linguistic variation), target text related errors (orthography, grammar, terminology or textual type) and also to positive aspects such as correct terms. The holistic evaluation evaluates the translation as a whole and it has five different levels regarding transfer and expression quality. The levels range from 1 (very poor translation) to 5 (excellent translation). The evaluation of the direct and inverse translations with and without TBS constitutes one the criteria studied in this thesis. 3.4. WordList in Oxford WordSmith Tools WordList in Oxford WordSmith Tools (version 3.00.00) is used in this thesis to calculate the lexical richness of translated texts by means of the type/token ratio. It also provides other results such as number of types, number of tokens and number of bytes. These results are also discussed. 3.5. ReCor ReCor 3.1 is used to assess the representativeness of the corpus compiled in this thesis and its results are reflected in graphics. These results are also discussed.
7
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
3.6. Electronic survey An electronic survey of 33 questions was created in order to generate qualitative results regarding the use of the TBS in direct and inverse translations. The most important questions concerned the use of Term-Based Summariser in both direct and inverse translations. Ninety-five out of ninety-five semi-professional translators filled out the electronic survey in a classroom environment.
4. METHODS Both the methods and results sections in this abstract are divided into three subsections: contrastive analysis of discourse and domain, contrastive analysis of genre and textual type and experiments with semi-professional translators. 4.1.
Contrastive
analysis
of
discourse
and
domain:
legal-technological discourse Before translating any text, a thorough analysis of its terminology, lexis and textual features must be carried out in order to familiarise the translator with the source text. Consequently, legal-technological discourse in Spanish (from Spain), English (from the United Kingdom) and French (from France) must be approached in this thesis. However, before studying the discourse, the legal systems of the three languages must be compared due to their differences: English legislation belongs to the common law while Spanish and French are part of the civil law. Having established the distinction between the two legal systems, the built corpus was the starting point for the discourse approach. 8
MENÚ
SALIR Abstract
Nevertheless, since most texts in the parallel corpus share the same terminological and lexical features because they all belong to the same domain, we only analysed the discourse from the three texts used as source texts in the translations and the results show that the legal-technological discourse has common features in Spanish, English and French even though they belong to different legal system. They will be presented in the results section. 4.2. Contrastive analysis of textual genre: research article As mentioned above, the textual genre of the texts analysed is the research article. All the literature review considers this genre to have a very well established structure, particularly in the field of Science and Technology, presenting the following sections: Introduction, Materials and methods, Results and Discussion (IMRD). It is also important to note that English is the language of scientific communication in the scientific community, even for non-native speakers, and, consequently, the IMRD structure is essential to that language. In the work undertaken in this thesis we aim to prove whether the IMRD structure is used in Legal Sciences and in Romance languages such as Spanish and French. Since all the articles were selected from the same journals or very similar ones and they shared the same structure and format, we chose the 60 articles from the TBS interface, 20 in each language, and we compared them in couples (first Spanish and English, later Spanish and French and finally English and French). The results of this alignment will be presented below.
9
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
4.3. Empirical experiments with semi-professional translators The experiments were carried out by 96 undergraduate students from the 4th year in Translation and Interpreting from the University of Málaga. They all have similar grades (60-70 in previous courses) but, in order to avoid different variables, Socrates/Erasmus students were not allowed to take part in the experiments. Twenty-seven of ninety-five students study French as their first foreign language and sixty-nine study the English language. The difference between the two groups is related to the University restrictions for the student/language ratio: seventy-three is the maximum for English and forty for French. Taking into account these data, the sample is quite relevant. The experiments were carried out in a 3-hour classroom environment and the procedure was the same for four groups: 1. First, experiments and Term-Based Summariser (TBS) were briefly explained in 15 minutes. 2. Students translated Part 1 (title, keywords and introduction) from English or French into Spanish (direct translation) with online dictionaries. They were not allowed to use the TBS, nor any other parallel texts. Part 1 took 20 minutes. 3. Students translated Part 2 (materials and methods) from English or French into Spanish (direct translation) with the TBS as the only terminological and information resource. Part 2 took 20 minutes. 4. Students translated Part 3 (title, keywords and introduction) from Spanish into English or French (inverse translation)
10
MENÚ
SALIR Abstract
with online dictionaries. They were not allowed to use the TBS, nor any other parallel texts. Part 3 took 20 minutes. 5. Students translated Part 4 (materials and methods) from Spanish into English or French (inverse translation) with the TBS as the only terminological and information resource. Part 4 took 20 minutes. 6. Students filled out the electronic survey. This final part took 15 minutes. The number of target texts (translations) comprised a subcorpus of 379 documents: 137 for English-Spanish translation, 135 for Spanish-English translation, 56 for French-Spanish translation and 51 for Spanish-French translation. There is no sample attrition. It is worth describing how translators used TBS as an informational and terminological result. After displaying the list of the research article titles, each translator chose the most appropriate title depending on the source text. Then they summed up the parallel text with the TBS using either the «only summary» or the «whole text with highlights» options and setting the compression rate at 10-15 % because of the length of articles. Then, they read the result displayed and searched for the most suitable terms or phraseological units for the translation process. The process was the same in both direct and inverse translation.
11
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
5. RESULTS 5.1. Results of contrastive analysis of legal-technological discourse A
brief
sample
of
the
results
after
comparing
the
legal-technological discourse in Spanish, English and French is listed above: Spanish
English
French
LEXICAL, TERMINOLOGICAL AND PHRASEOLOGICAL FEATURES Specific terms
Fehaciente
Plaintiff
Législateur
Terms in Latin
Prima facie
Lex fori
Inter alia
Hellenisms
Sinalagmático
―
Politique
Anglicisms
Marketing
―
Common law
Gallicisms
Promoción
Arbitrage
―
Collocations
Marco contractual
Overriding issue
Charte majeure
Suffixation
Oferente
Consumer
Prestataire
MORPHOSYNTACTICAL FEATURES
Passive voice
Particular use of verbs
Los datos de carácter personal serán cancelados
Consideration must be given to a new means
Cette politique d’harmonisation est basée sur deux idées
Aunque en razón del artículo 1 resultare aplicable la Convención
It is submitted that the alternative requirements
La politique de régulation traditionnelle porte
Table 1. Results of contrastive analysis of legal-technological discourse.
12
MENÚ
SALIR Abstract
5.2. Results of contrastive analysis of research article as genre After comparing the structure of the sections of 20 articles in Spanish, 20 in English and 20 in French, the main results below show the percentage of articles that follow the different structures described. The IMRD structure is not always used because, for instance, neither the result section nor the materials and methods appear in any of the articles analysed. However, the genre research article shares common features in the three languages and in the Legal Sciences, although some differences are found, particularly with the English language given that Spanish and French, as Romance languages, are more homogeneous: Spanish
English
French
46%: less than 8 words
52%: less than 8 words
70.8%: less than 8 words
Problem-method-results
17.6%
26%
33,%
Introduction-problem-solution
29.4%
20%
26.6%
Presentation of a system or analysis
17.6%,
20%
6.6%
Introduction-method-solution
23.5%,
13.3%
20%
Information-objectivesresults-conclusions
11.7%,
20%
13.3%
CARS structure (Swales, 1990)
28%
53.3%
24%
OARO structure (Swales, 2004)
71%
46%
76%
Title
Abstract
Introduction
13
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
Materials and methods
No common structure
No common structure
No common structure
Results
No common structure
No common structure
No common structure
66.6%
50%
71.4%
33.3%
25%
28%
―
16.6%
―
―
8.3%
―
Discussion/conclusions General results-specific results-conclusions General results-specific results-limitationsconclusions-future work Contributions-resultscontradictions-implications Context-results-limitationfuture work
Table 2. Results of contrastive analysis of research article as genre.
5.3. Results of the experiments with semi-professional translators In order to test the efficiency of the use of Term-Based Summariser for specialized translation, three main criteria were analysed: quality criteria, lexical richness and number of words. 5.3.1. Quality criteria Quality criteria are related to the evaluation parameters developed in this thesis. Our main interest is to test whether the translations with TBS as terminological and informational source have a better quality, (i.e., fewer errors) than translations with online dictionaries. In order to prove that difference, all the translations were evaluated with the software Markin according to analytic and holistic
14
MENÚ
SALIR Abstract
evaluation parameters and some of them (50 for each combination) were selected to illustrate the main characteristics. The results are summed up in the following tables: Translation without TBS
Translation with TBS
Source text related errors
239
226
Target text related errors
301
285
Positive aspects
198
202
Direct translation (English-Spanish)
Table 3. Direct translation (English-Spanish): results for 50 best translations.
Translation without TBS
Translation with TBS
Source text related errors
215
197
Target text related errors
276
275
Positive aspects
154
181
Direct translation (French-Spanish)
Table 4. Direct translation (French-Spanish): results for 50 translations.
Translation without TBS
Translation with TBS
Source text related errors
305
297
Target text related errors
318
313
Positive aspects
103
104
Inverse translation (Spanish-English)
Table 5. Direct translation (French-Spanish): results for 50 translations.
15
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
Translation without TBS
Translation with TBS
Source text related errors
297
284
Target text related errors
301
296
Positive aspects
117
124
Inverse translation (Spanish-French)
Table 6. Inverse translation (Spanish-French): results for 50 best translations.
In all the tables the translations with Term-Based Summariser have fewer errors than the translations with online dictionaries. The difference is higher in direct translation than in inverse translation because translators try to focus more on the text itself than on the documentation process or on the terminological search. Regarding the holistic evaluation, there are also some differences between the translations with Term-Based Summariser having fewer errors than the translations with online dictionaries. As noted earlier, level 1 means the translation is very poor and level 5 implies that the translation is excellent. The results according to the languages are as follows:
16
MENÚ
SALIR Abstract
LEVEL 1
LEVEL 2
LEVEL 3
LEVEL 4
LEVEL 5
Direct translation (English-Spanish) Translation without TBS
11
13
26
10
8
Translation with TBS
7
8
31
10
12
Inverse translation (Spanish-English) Translation without TBS
13
15
20
12
5
Translation with TBS
11
18
27
14
6
Total number of translations: 277 texts Table 7. Results of translations involving English language.
17
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
LEVEL 1
LEVEL 2
LEVEL 3
LEVEL 4
LEVEL 5
Direct translation (French-Spanish) Translation without TBS
3
6
8
7
4
Translation with TBS
2
4
10
8
5
Inverse translation (Spanish-French) Translation without TBS
4
6
9
7
2
Translation with TBS
2
7
10
7
2
Total number of translations: 107 texts Table 8. Results of translations involving French language.
In both tables, texts translated with TBS have better levels than texts translated with online dictionaries, although inverse translation once again presents more homogenous results in both types of translation. The main reason is the difficulty of translating into a nonmother tongue. 5.3.2. Lexical richness criteria Another variable studied in this thesis is the lexical richness of translations, since they all have the same number of words (around 150 words). WordList is the tool used to offer the type/token ratio in all the translated texts. The main results classified by translators are shown below: 18
MENÚ
SALIR Abstract
TYPE/TOKEN RATIO IN ENGLISH TRANSLATION English-Spanish
English-Spanish
Spanish-English
Spanish-English
Part 1
Part 2
Part 3
Part 4
(without TBS)
(with TBS)
(without TBS)
(with TBS)
48.31
50.35
54.79
46.46
49.33
61.80
59.26
46.46
53.44
62.61
59.26
70.53
55.37
51.35
72.50
70.53
52.35
58.87
57.97
57.35
53.70
62.61
51.49
60.20
46.43
70.00
75.00
68.06
55.84
63.30
65.91
68.12
48.85
61.94
71.91
80.36
43.08
72.37
70.00
59.40
64.52
61.80
59.79
59.40
49.33
62.67
53.21
64.76
48.20
58.99
75.00
52.35
50.00
60.48
75.00
56.29
53.08
69.59
59.43
57.38
50.25
56.67
62.24
56.15
53.14
72.37
57.02
56.20
64.42
62.70
73.33
63.06
45.45
58.39
55.62
60.14
45.37
64.41
56.76
58.52
46.89
57.07
54.79
63.89
48.51
60.00
64.49
55.64
57.82
61.29
51.64
52.67
46.67
49.32
57,23
64.76
50.26
64.41
55.21
64.76
53.02
63.22
53.57
65.63
44.17
58.25
58.82
46.91
19
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
53.70
58.87
79,52
56.15
47.37
65.00
56.92
64.86
45.18
62.69
57.67
66.67
48.88
55.56
52.72
57.80
45.14
65.25
61.72
59.74
53.33
61.79
51.97
55.24
47.11
60.94
59.50
45.88
45.32
61.01
57.59
54.97
49.57
61.42
50.48
56.41
52.21
74.19
59.48
65.29
49.79
59.35
60.95
50.85
52.83
63. 56
89.13
63.95
51.79
65. 87
48.48
56.15
Type/token ratio rate:
Type/token ratio rate:
Type/token ratio rate:
Type/token ratio rate:
7.19
9.59
7.59
8.49
Table 9. Type/token ratio in English translation.
20
MENÚ
SALIR Abstract
TYPE/TOKEN RATIO IN FRENCH TRANSLATION French-Spanish
French-Spanish
Spanish-French
Spanish-French
Part 1
Part 2
Part 3
Part 4
(without TBS)
(with TBS)
(without TBS)
(with TBS)
57.14
62.28
66.20
62.50
58.96
64.93
68.09
68.38
59.63
64.20
72.73
59.52
57.63
60.67
70.27
60.47
59.06
66.67
66.99
63.64
59.06
54.93
70.45
62.81
47.83
63.57
76.19
70.89
52.07
63.24
52.86
51.69
57.36
56.68
79.55
79.6
58.78
65.17
72.73
76.12
56.35
56.28
56.64
71.59
57.14
65.63
74.68
75.9
66.67
69.74
71.83
72.4
60.69
61.59
54.91
59.50
57.58
59.75
67.01
68.7
57.35
60.74
61.2
67.83
57.61
63.78
65.8
69.74
58.55
60.8
61.9
65.00
57.56
59.57
62.3
60.98
Type/token ratio rate:
Type/token ratio rate:
Type/token ratio rate:
Type/token ratio rate:
9.67
10.82
13.89
16.10
Table 10. Type/token ratio in French translation.
21
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
In all the tables the type/token ratio rate is higher in translations with TBS than in translation without TBS, even though we find differences depending on the language (French has better results than English) and on the translation direction (Direct translation has better results than inverse translation). 5.3.3. Number of words translated criteria The differences in the total number of words translated in translations without TBS and translation with TBS is another indicator of the benefits from using the TBS. The results are shown below:
Translation without TBS
Translation with TBS
Part 1 (direct English-Spanish translation):
Part 2 (direct English-Spanish translation):
9548 words
13257 words
Part 3 (inverse Spanish-English translation):
Part 4 (inverse Spanish-English translation):
9306 words
9473 words
Part 1 (direct French-Spanish translation):
Part 2 (direct French-Spanish translation):
4855 words
6966 words
Part 3 (inverse Spanish-French translation):
Part 4 (inverse Spanish-French translation):
3898 words
5522 words
Table 11. Number of words translated criteria.
22
MENÚ
SALIR Abstract
The results in the left column show that the number of words in translations with TBS is higher than the results with translations using online dictionaries. The difference in inverse translation is lower than in direct translation particularly in English; consequently, we infer that inverse translation from Spanish into French takes less time than inverse translation from Spanish into French. However, further studies are required. 5.4. Results from the electronic survey A complete piece of research must also offer qualitative results and the survey used in this thesis consisting of 33 questions provides some indications on the translators’ impressions. The most relevant data concern the use of Term-Based Summariser during the documentation and translation process. The questions below are classified in a scale from 1 (almost nothing) to 5 (very). The most interesting results concerning the answers of the 95 semi-professional translators are as follows:
23
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
1
2
3
4
5
1. How important are titles in TermBased Summariser?
2.1%
17.0%
38.3%
35.1%
6.4%
2. Did Term-Based Summariser help you to familiarise yourself with the research article structure?
12.8%
45.7%
22.3%
12.8%
6.4%
3. How useful is Term-Based Summariser as provider of parallel texts?
2.1%
19.1%
34.0%
29.8%
14.9%
4. Did you feel comfortable translating with online dictionaries?
1.1%
9.6%
42.6%
34.0%
12.8%
5. Did you feel translating with Summariser?
comfortable Term-Based
6.4%
24.5%
30.9%
30.9%
7.4%
6. Did Term-Based Summariser help you in the direct translation process?
14.9%
39.4%
23.4%
16.0%
6.4%
7. Did Term-Based Summariser help you in the inverse translation process?
16.0%
37.2%
16.0%
21.3%
9.6%
8. Is the top 50 terms list useful for translators?
3.2%
7.4%
25.5%
35.1%
28.7%
9. Do you think Term-Based Summariser is useful for the documentation process?
1.1%
14.9%
29.8%
30.9%
23.4%
10. How useful is the option «only the summary»?
3.2%
17.0%
37.2%
35.1%
7.4%
11. How useful is the option «the whole text with highlights»?
1.1%
8.5%
29.8%
33.0%
27.7%
12. Would you include Term-Based Summariser in a translator’s workbench?
5.3%
12.8%
26.6%
33.0%
22.3%
Table 12. Results from the electronic survey.
24
MENÚ
SALIR Abstract
The answers reflect the translators’ opinions and it is worth mentioning that many of them would include a Term-Based Summariser in a translator’s workbench, and that the top terms list is a very useful terminological tool.
6. CONCLUSIONS AND FUTURE WORK 6.1. Conclusions The main contribution of this thesis is the innovative combination of Computational Linguistics and Translation Studies, i.e., automatic summarization and specialized translation. We will further discuss this now that the 10 goals set out in the aim section have been achieved. Goal 1 was to review the major work in translation technologies and in human automatic summarization. This goal was completed in both Chapters 1 and 2. In Chapter 1 the main translation technologies were reviewed, including Natural Language Generation, Corpus Linguistics, Machine Translation and Information Retrieval. In Chapter 2 the most relevant approaches to human and automatic summarization are presented, although the main emphasis is on term-based summarisation. Goal 2 was to emphasise the relevance of documentation as a cornerstone in specialized translation. This goal was completed in Chapter 1 where Documentation as Science is approached, in order to focus on its importance for Translation Studies.
25
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
Goal 3 was to build a representative multilingual comparable corpus of parallel texts from research articles on electronic commerce in three languages (Spanish, English and French). This goal was completed in Chapter 2, where the process of selection and compilation of texts is described as well as the final result. All the details of the corpus are specified in Chapter 2. Both goals 4 and 5 share some points. Goal 4 was to focus on the emerging legal-technological discourse from the Information Technology Law and Data Protection. This goal was completed in Chapter 3. First, we established the difference between two important dichotomies: general/specialized language and word/term. Secondly, we studied the new legal-technological discourse explaining its innovative terminological appellation, describing its main features according to the Information Technology Law and pointing out its relation with Data Protection. Goal 5 was to compare the legal-technological discourse features in three languages, i.e., Spanish, English and French and this goal was also completed in Chapter 3, where a contrastive analysis of the legal-technological discourse in source texts is carried out in the three languages. Common features are pointed out in order to reflect the similarities of the legaltechnological discourse. Goal 6 was to study the research article as a textual genre. This goal was completed in Chapter 4, where the notion of textual genre is analysed and then it is applied to the research article. We distinguish it from other similar concepts such as text type or register and its main features and structures are presented. The most common IMRD structure is defined and described.
26
MENÚ
SALIR Abstract
Goal 7 was to test whether IMRD structure of English scientific articles may be valid to articles both on Legal Sciences as well as in the Romance languages of Spanish and French. This goal was completed in Chapter 4, beginning with the detailed analysis of the IMRD structure and then the analysis of the texts from the comparable
corpus
appearing
in
Term-Based
Summariser.
Consequently, a contrastive analysis in the three languages (Spanish, English and French) is carried out, and we tested that the IMRD structure is also used for Legal Sciences and Romance languages, but with some important changes. Goal 8 was to establish evaluation parameters combining both analytic and holistic evaluation in order to find objective criteria in Translation Studies. This goal was completed in Chapter 5 where a review of major work on evaluation is provided and then our own evaluation parameters are detailed. Such parameters encompass both analytic or error evaluation as well as global or holistic evaluation. These evaluation parameters have been used for the translation evaluations. Goal 9 was to carry out experiments with semi-professional translators. This goal was completed in Chapter 5 with the description of the experiments in which 95 semi-professional translators from the University of Málaga took part. The final results were 379 pieces of translation in both direct and inverse translation with four combinations: English-Spanish (direct translation), Spanish-English (inverse
translation),
French-Spanish
(direct
translation)
and
Spanish-French (inverse translation). The translators translated two parts without Term-Based Summariser and two parts with Term-Based Summariser and then results were compared with the
27
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
three criteria described in goal 9: quality criteria, lexical richness criteria and number of words criteria. The quality criteria are concerned with the evaluation parameters and imply the evaluation of the translations by semi-professional translator in terms of analytic and holistic evaluation. The teaching software Markin is used to evaluate the translations. The lexical richness criteria are carried out with WordList in Wordsmith and it provides information about the token/type ratio in a text. The number of words criteria compares the results in translations with Term-Based Summariser with the translations without Term-Based Summariser. Goal 10 was to analyse translators’ impressions and opinions regarding the use of Term-Based Summariser by means of a survey. This goal is achieved in Chapter 5 with the detailed description of the questions in the survey and the comments in regards to the qualitative results. Regarding our triple hypothesis, we have proved with empirical studies as well as qualitative and quantitative results that automatic summarization enhances specialized translation in three languages (Spanish, English and French) and in direct and inverse combinations, although with better results for direct translation, and, consequently, we consider that a term-based automatic summarization should be part of an innovative translator's workbench.
28
MENÚ
SALIR Abstract
6.2. Future work During this research a series of possible future directions have emerged. They are briefly discussed in this section. The main direction is that the empirical study carried out in this thesis with semi-professional translators should be carried out again but this time with professional translators. The results would be good indicators of the advantages of Term-Based Summariser as terminological and informational resource. Another line of research related to this is to learn whether the findings of this research are valid for other discourses and for other genres.
We
have
focused
on
a
very
specific
domain
(legal-technological discourse) and genre (research articles), but it would be of particular interest to apply Term-Based Summariser to other domains and genres in order to find out whether similar results to the ones reported here can be obtained. Furthermore, a possible extension of this work is to analyse the results with other statistical methods such as the student’s t-test or the chi-square test. Finally, in the future it would also be interesting to repeat the same study with more complex and representative corpora in order to extrapolate the results. All these future directions will be developed in the current research project Ecosistema: espacio único de sistemas de información ontológica y tesauros sobre el medio ambiente (FFI2008-06080-C03-03/FILO; 2008-2011), directed by Dr. Corpas Pastor and Dr. Faber. The possible merging of terminology, ontology, and automatic summarization constitutes a fascinating field to be explored.
29
MENÚ
SALIR
MENÚ
SALIR
INTRODUCCIÓN 1. MOTIVACIÓN Desearíamos comenzar este trabajo que presentamos como tesis académica para la obtención del grado de doctor exponiendo en primer lugar las razones que han motivado a su desarrollo, así como el marco investigador en el que se inscribe. Gracias a una beca de postgrado del Programa de Formación del Profesorado Universitario (FPU)1, concedida por el Ministerio de Educación y Ciencia2 en 2006, nos incorporamos como miembro 1
La referencia de la beca es AP2005-2792 y la resolución aparece publicada en el Boletín Oficial del Estado de 21 de abril de 2006.
2
Este Ministerio ha recibido distintas denominaciones desde la concesión de la beca. En 2006 se denominó Ministerio de Educación y Ciencia hasta el año 2008, cuando la competencia de la formación de becarios de investigación pasó al Ministerio de Ciencia e Innovación. Sin embargo, en 2009 es de nuevo el Ministerio de Educación el encargado de convocar y gestionar las becas FPU.
MENÚ
SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
investigador a, por un lado, el grupo de investigación de excelencia Lexicografía y Traducción3 (HUM-106) y, por otro, a dos proyectos de I+D, dirigidos, al igual que el grupo de investigación, por la Dra. D. ª Gloria Corpas Pastor: por una parte, el proyecto nacional TURICOR: Compilación de un corpus de contratos turísticos (alemán, español, inglés, italiano) para la generación textual multilingüe y la traducción jurídica)4 (Ministerio de Ciencia y Tecnología, BFF2003-04616, 2003-2006) y, por otra, al recién concedido, por esa fecha, proyecto de excelencia de la Junta de Andalucía La contratación turística electrónica multilingüe como mediación
intercultural:
aspectos
legales,
traductológicos
y
terminológicos5 (Dirección General de Investigación, Tecnología y Empresa, HUM-892, 2006-2009). En este marco investigador tan propicio y gracias además a una estancia en Dickinson College (Pensilvania, Estados Unidos) como lectora de español que nos permitió acceder a numerosos artículos, libros y material de referencia, presentamos en 2006 nuestro trabajo de investigación de segundo año de doctorado6, el cual se tituló Aproximación a la generación automática multilingüe de resúmenes.
3
La URL del grupo HUM-106, en la que aparecen detallados los miembros, las actividades I+D, las publicaciones y los datos de contacto es la siguiente: . La versión inglesa de esta misma página web está disponible en . Todas las direcciones URL citadas en el presente trabajo se encontraban operativas a fecha de 20 de junio de 2009.
4
La URL del proyecto Turicor es la siguiente: .
5
Más información sobre el proyecto en .
6
Nos referimos al programa de doctorado Estudios de Traducción: Investigación en Traducción e Interpretación especializadas (bienio 2004-2006) del Departamento de Traducción e Interpretación de la Universidad de Málaga, al cual se le otorgó además la mención de calidad por parte del Ministerio de Educación y Ciencia.
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Dicho trabajo, que constituye el punto de partida para la presente investigación, se centró en el estudio y comparación de diversos programas de resumen automático en línea, gratuitos y multilingües en aras de mostrar su utilidad en la labor documental del traductor profesional, tanto en la fase semasiológica de comprensión del sentido del texto, como en la onomasiológica. Como textos objeto de estudio, hemos de apuntar que, a partir del macrocorpus Turicor, se compiló un subcorpus compuesto por 22 condiciones generales de crucero en español y 27 en inglés una serie de documentos con las condiciones generales de los contratos de viaje combinado, específicamente de la modalidad de crucero, en las dos lenguas seleccionadas, esto es, inglés y español. El proyecto de investigación nos permitió descubrir las múltiples facetas que el resumen automático como aplicación de la Lingüística Computacional podía ofrecer a los Estudios de Traducción, de ahí que marcásemos esa línea de investigación como columna vertebral de la presente tesis doctoral. El germen investigador que nació con el proyecto Turicor como marco ha madurado y crecido en la presente tesis doctoral gracias a una doble motivación. Por un lado, el trabajo en el seno del proyecto HUM-892, donde nos incorporamos a las secciones de español, inglés y francés con la finalidad de buscar recursos electrónicos específicos sobre contratación electrónica y comercio electrónico. De este modo, nos familiarizamos con el discurso jurídico y tecnológico así como con los numerosos artículos de investigación que versaban sobre esta materia, acotando así el dominio de especialidad y el género textual analizados en esta tesis. Asimismo, en lo que concierne al discurso jurídico, hemos bebido de las fuentes y enseñanzas ofrecidas en el curso de postgrado titulado Especialista en traducción jurídica inglés-español, organizado por el Departamento 33
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de Filología Inglesa de la Universidad de Alicante y que realizamos durante el curso académico 2006-2007. Sin duda, dicho curso afianzó nuestros conocimientos previos sobre traducción jurídica y nos permitió especializarnos en este tipo de traducción para así enfrentarnos a la tesis doctoral con más eficacia y pericia. El otro elemento motivador, crucial para nuestros fines investigadores y para la mención de «Doctorado europeo» de la presente tesis, fue la estancia de investigación de tres meses de duración en 2007 con el grupo Research Group in Computational Linguistics, dirigido por el Dr. D. Ruslan Mitkov y perteneciente al Research Institute in Information and Language Processing de la Universidad de Wolverhampton (Reino Unido), la cual nos permitió profundizar en el tema abordado en nuestro trabajo de investigación, ya que consultamos numerosa bibliografía en torno al resumen automático ofrecida de primera mano por los investigadores de más renombre y, además, pudimos conocer y experimentar las técnicas más
novedosas
a
través
del
programa
Computer-Assisted
Summarization Tool (CAST), desarrollado por el Dr. D. Constantin Orăsan, y que constituye la piedra angular de la presente tesis doctoral al tratarse del recurso documental y terminológico empleado y adaptado a nuestras necesidades investigadoras. Con esta motivación como telón de fondo, explicamos a continuación los objetivos planteados en nuestra investigación.
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2. OBJETIVOS Nuestra hipótesis de partida es que el resumen automático como
recurso
documental
facilita
la
traducción
de
textos
especializados en ambos sentidos (directa e inversa). Sin embargo, como advierte Tymoczko (2002: 16-17), en los Estudios de Traducción no se suele partir de una única hipótesis, sino más bien de una serie de hipótesis. A este respecto nuestro estudio no va a ser una excepción y, por ello, partiremos de una triple hipótesis7 de trabajo: I)
La investigación en torno a la combinación de la Lingüística Computacional y los Estudios de Traducción precisa de estudios empíricos y extrapolables que prueben su eficacia.
II) La traducción de textos especializados, en este caso de artículos de investigación del ámbito jurídico-tecnológico, tanto en inglés como en francés y tanto directa como inversa se ve agilizada con la consulta a un programa de resumen automático basado en términos. III) El resumen automático surge como recurso documental innovador y fiable que podría formar parte de una futura estación de trabajo del traductor.
7
En el DRAE aparece definida como «la que se establece provisionalmente como base de una investigación que puede confirmar o negar la validez de aquélla».
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De nuestra hipótesis tripartita se derivan los siguientes objetivos generales (1-2) y específicos (3-10): 1. Realizar un excurso por la investigación en tecnologías de la traducción en aras de establecer un marco para nuestra investigación. 2. Enfatizar la importancia de la documentación como pilar fundamental en la traducción de textos especializados. 3. Compilar un corpus virtual, comparable y representativo de textos paralelos de artículos de investigación que versen sobre contratación electrónica en tres lenguas (español, inglés y francés). 4. Estudiar la imbricación de discurso jurídico con el discurso tecnológico en el campo de la contratación electrónica y de la protección de datos personales. 5. Contrastar, mediante un corpus comparable, multilingüe y representativo,
las
características
del
discurso
jurídico-tecnológico en las lenguas español, inglés y francés. 6. Abordar el artículo de investigación como género textual propio con características definidas y claras. 7. Cotejar mediante un corpus comparable y multilingüe si la estructura típica del artículo de investigación escrito en lengua inglesa en el campo de las ciencias se extrapola: por un lado, a las Ciencias Jurídicas; y, por otro, a las lenguas romances española y francesa.
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8. Establecer una plantilla de evaluación propia que combine la evaluación analítica y la holística en aras de lograr unos criterios claros y definidos. 9. Llevar a cabo un estudio con un amplio número de traductores semiprofesionales con el fin de disponer de resultados cualitativos extrapolables que se reflejen en un corpus especializado, comparable y multilingüe. 10. Analizar mediante una encuesta que ofrezca datos cuantitativos si la calidad de las traducciones de textos especializados está relacionada con el empleo del resumen automático como recurso. Para la consecución de los objetivos anteriores, hemos dividido el presente trabajo en cinco capítulos que se detallarán en el apartado siguiente.
3. ESTRUCTURA La tesis presenta una estructura tripartita, que se articula, a su vez, en cinco capítulos, más un resumen inicial8, un apartado final de conclusiones, un apartado bibliográfico y una serie de anexos. La primera parte (capítulos I y II) constituye nuestro armazón teórico, dentro del cual ofrecemos un estado de la cuestión en torno a las 8
De acuerdo con la normas para la obtención en la Universidad de Málaga de la mención «Doctorado Europeo» (Aprobado en Consejo de Gobierno Provisional de 05/05/2004, con las modificaciones introducidas por, acuerdo del Consejo de Gobierno del 11 de julio de 2005), «parte de la Tesis Doctoral, al menos el resumen y las conclusiones, se habrá de redactar y presentar en una de las lenguas oficiales de la Unión Europea distinta a alguna de las lenguas oficiales en España». Por ello, el resumen inicial y las conclusiones de la presente tesis doctoral están redactadas en lengua inglesa.
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tecnologías lingüísticas y a la Documentación, en general, y al resumen automático, en particular. Así, el primer capítulo, De la sociedad de la información a la sociedad del conocimiento: El traductor como tecnólogo y documentalista, aborda dos áreas básicas en Traducción e Interpretación: por un lado, las tecnologías de la traducción, donde se ha repasado los avances de la investigación en Generación del lenguaje natural, Lingüística de Corpus, Traducción automática y Recuperación de la Información; por otro, la documentación como parte esencial de la labor traductológica, tanto para el ejercicio de la profesión como para la docencia y la investigación. El segundo capítulo, El resumen general y el resumen automático: Term-Based Summariser, se centra en el resumen y sus conceptos relacionados. En primer lugar, abordamos el resumen general, estableciendo su definición, tipos y elementos característicos; a continuación, estudiamos el resumen automático como parte de la Generación del Lenguaje Natural y de la Lingüística Computacional y establecemos
los
enfoques
más
destacados,
además
de
la
omnipresente diferencia entre extract y abstract, fundamental para nuestra
investigación.
Por
último,
describimos
Term-Based
Summariser (TBS), el programa desarrollado por el Research Group in Computational Linguistics y que se ha empleado como herramienta de resumen, así como el corpus comparable multilingüe compilado en esta tesis con una doble función: como texto de entrada para TBS y como fuente de análisis lingüístico y textual. La segunda parte (capítulo III) se centra en la caracterización del discurso jurídico-tecnológico en nuestras tres lenguas de trabajo (español, inglés y francés), en el ámbito al cual pertenecen los 38
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documentos de contratación electrónica y protección de datos personales con los que hemos trabajado. Así pues, en el tercer capítulo, Análisis contrastivo del español, inglés y francés jurídico-tecnológicos en la contratación electrónica, tras realizar una aproximación a la distinción entre lengua común y lengua especializada y tras plasmar nuestra propias propuestas, analizamos el dominio de especialidad de los textos origen, a saber, el discurso jurídico-tecnológico,
cotejando
los
rasgos
terminológicos
y
morfosintácticos comunes que se presentan en las tres lenguas de estudio. Este estudio comparativo multilingüe atiende a nuestra idea según la cual es imprescindible analizar con detenimiento el texto origen antes de terminar con éxito cualquier empresa traductológica en aras de evitar errores innecesarios. Asimismo, en un ejercicio de Derecho Comparado, nos aproximamos a los aspectos legales y normativos de la contratación electrónica, el comercio electrónico y la protección de los datos personales desde varias perspectivas: la perspectiva internacional, la perspectiva europea y la perspectiva nacional de cada lengua, esto es, España, Reino Unido y Francia. En la tercera parte (capítulos IV y V) se presenta el análisis de los datos empíricos a dos niveles: por un lado, realizamos un estudio comparativo de la estructura retórica del artículo de investigación en nuestras tres lenguas de trabajo; y, por otro lado, llevamos a cabo los estudios experimentales con el resumen automático como recurso documental. Ambos capítulos ofrecen el análisis contrastivo de los textos origen para la traducción especializada. El objetivo principal del cuarto capítulo, Análisis contrastivo en español, inglés y francés del artículo de investigación del Derecho, es investigar y reivindicar el artículo de investigación como género textual propio y, a la vez, género textual de nuestros textos origen. Para ello, exponemos los 39
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rasgos más relevantes así como las estructuras más comúnmente empleadas, entre las cuales sobresale, sobre todo en ámbitos anglosajones y de ciencias puras, la archiconocida IMRD. Precisamente en este capítulo nos proponemos comprobar si dicha estructura IMRD es válida y extrapolable a, por un lado, las Ciencias Jurídicas y, por otro, a las lenguas romances español y francés. En el quinto y último capítulo, Evaluación de la traducción directa e inversa con el resumen automático como recurso documental y terminológico, llevamos a cabo un análisis cuantitativo y cualitativo en torno a la viabilidad del resumen automático como recurso documental y terminológico. Antes de ello, repasamos la noción de evaluación de traducciones contrastándola con conceptos similares como la revisión o la crítica, y, tras exponer los enfoques más relevantes, proponemos nuestros propios parámetros de evaluación de la traducción tanto directa como inversa mediante una plantilla tanto para la evaluación analítica, centrada en el error, como para la evaluación holística, donde la competencia traductora alcanza su plena vigencia. Los parámetros de evaluación establecidos se emplean para evaluar las traducciones realizadas, en partes proporcionales, con y sin Term-Based Summariser (TBS). Dichas traducciones formaron parte de un estudio empírico en el que participó casi una centena de traductores semiprofesionales en las combinaciones lingüísticas de español con inglés y francés y en sentido directo tanto inverso. Para comparar las traducciones con y sin resumen automático se emplearon no sólo los parámetros de evaluación de traducciones, denominados aquí criterios de calidad, sino también otros criterios como la riqueza léxica y el número de palabras. Asimismo, la parte cualitativa de la 40
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investigación la aportó una encuesta electrónica en la que los traductores semiprofesionales reflejaron sus opiniones en tono a TBS y que aparece al final del quinto capítulo. Cierran estas páginas un capítulo de conclusiones donde se recogen las principales ideas desarrolladas, así como los resultados a los que hemos llegado en nuestro trabajo, con una indicación de posibles líneas de investigación futuras. Sigue un apartado de anexos en el que aparecen los textos origen de la traducción (Anexo I) y, a continuación, se ofrece la lista de las principales obras de consulta manejadas, ordenadas alfabéticamente. Por último, el volumen impreso se acompaña de un CD-ROM que incluye el presente trabajo en formato digital.
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CAPÍTULO I DE LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN A LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO:
EL TRADUCTOR COMO TECNÓLOGO Y DOCUMENTALISTA
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SALIR De la sociedad de la información a la sociedad del conocimento: El traductor como tecnólogo y documentalista
1. DE LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN A LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO:
EL
TRADUCTOR
COMO
TECNÓLOGO
Y
DOCUMENTALISTA
1.1. INTRODUCCIÓN 1.2. LAS TECNOLOGÍAS LINGÜÍSTICAS 1.2.1. El multilingüismo en Europa y las TIC 1.2.2. Las tecnologías lingüísticas: concepto y clasificación 1.2.3. Las políticas europeas en materia de tecnologías lingüísticas 1.3. LAS TECNOLOGÍAS DE LA TRADUCCIÓN 1.3.1. La Generación del Lenguaje Natural 1.3.1.1. Investigación sobre GLN en Europa y Norteamérica 1.3.1.2. Investigación sobre GLN en España 1.3.2. El corpus y sus aplicaciones 1.3.2.1. Aplicaciones didácticas del corpus en Traducción 1.3.2.2. Aplicaciones del corpus en los estudios descriptivos de Traducción 1.3.2.3. El corpus en las tecnologías de la traducción 1.3.3. La Traducción automática 1.3.3.1. Investigación internacional en TA 1.3.3.2. Investigación nacional en TA 1.3.4. La Recuperación de Información
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1.3.4.1. La recuperación de información como subtipo 1.3.4.1.1. La investigación internacional en RI 1.3.4.1.2. La investigación nacional en RI 1.3.4.2. La extracción de información 1.3.4.2.1. La investigación internacional y nacional en EI 1.4. LA DOCUMENTACIÓN 1.4.1. Internet y la Documentación 1.4.2. La Documentación Aplicada a la Traducción 1.4.3. La competencia documental 1.4.4. El proceso documental 1.4.5. La evaluación de recursos electrónicos 1.5. COROLARIO
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SALIR De la sociedad de la información a la sociedad del conocimento: El traductor como tecnólogo y documentalista
The PRAT or Pencil and Rubber-Assisted Translator [vs CAT (Computer-Assisted Translator] is clearly on the way out (Gouadec, 2007: 190).
1. DE LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN A LA SOCIEDAD DEL CONOCIMENTO:
EL
TRADUCTOR
COMO
TECNÓLOGO
Y
DOCUMENTALISTA
1.1. INTRODUCCIÓN Tal y como señala Lavid (2005), vivimos en la era de la información, en la «tercera ola», parafraseando el título del libro de Alvin Toffler (1996). La primera ola fue la de la revolución agrícola; la segunda fue la industrial. La tercera ola es la de la revolución de la información y del conocimiento. En consecuencia, la sociedad de este nuevo milenio es la «sociedad de la información», caracterizada por la introducción de las Nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación (NTIC) en todos los ámbitos de nuestras vidas. No obstante, es preciso señalar que esta sociedad de la información avanza inexorablemente hacia una
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«sociedad del conocimiento»9, como apunta atinadamente Pérez Díaz (2002: 381): La diferencia entre la ‘Sociedad de la Información’ y la ‘Sociedad del Conocimiento’, que propugna la Declaración de Bolonia, es que entre uno y otro proceso está el aprendizaje, en el marco de una formación humanista que reivindique para el estudiante la conciencia de su papel participativo en la transformación social y productiva. No se trata, por lo tanto, de manejar información, sino de convertirla ⎯a través del aprendizaje⎯ en conocimiento, única manera que le permitirá tomar decisiones y desarrollar acciones de futuro, siempre en el marco de la pertinencia, la calidad y la internacionalización que proponen tanto los documentos de la Conferencia Mundial como la Declaración de Bolonia.
De este modo, se persigue alcanzar una sociedad igualitaria donde el ciudadano no sólo tenga acceso a información y sea capaz de hallarla de forma eficaz, sino también convertirla en conocimiento y en aprendizaje para toda la vida10. Para ello, es clave un entendimiento y comprensión mutuos y, en este punto, la comunicación, el 9
Para más información sobre la sociedad del conocimiento o knowledge society, consúltense el informe de la UNESCO «Hacia las sociedades del conocimiento» en y el sitio web de la Comisión Europea sobre diversos temas en torno a la sociedad del conocimiento: . En la Declaración de Bolonia para la creación del Espacio Europeo de Educación Superior también se alude que el objetivo es alcanzar una sociedad del conocimiento plena. Más información al respecto en y . Destacamos, asimismo, la creación en marzo de 2009 de Talaia, el observatorio de terminología de la sociedad del conocimiento fruto de un acuerdo de colaboración entre la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y el Centro de Terminología TERMCAT y cuya URL es la siguiente: .
10
Se trata del concepto lifelong learning y constituye en Europa una de las áreas de actuación de la Comisión. Véase la URL .
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SALIR De la sociedad de la información a la sociedad del conocimento: El traductor como tecnólogo y documentalista
multilingüismo, las tecnologías lingüísticas y, por ende, la traducción constituyen la piedra angular de la sociedad del conocimiento. El presente capítulo está consagrado a los que consideramos los dos pilares de la generación automática y multilingüe de resúmenes. Por un lado, el primer pilar lo constituyen las tecnologías lingüísticas, por cuyas políticas europeas realizaremos un excurso, con una atención particular en las tecnologías de la traducción, donde daremos cuenta de la investigación en torno a una serie de tecnologías clave, a saber, la generación del lenguaje natural, el corpus y sus aplicaciones, la traducción automática y, por último, la recuperación de información. Por
otro
lado,
el
segundo
pilar
fundamental
es
la
documentación, elemento fundamental de la labor traductológica, y donde
serán
objeto
de
análisis
Internet
como
fuente
de
documentación, la Documentación Aplicada a la Traducción, la competencia documental, el proceso de documentación y, para terminar, la evaluación de los recursos electrónicos.
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SALIR M. ª Cristina Toledo Báez
1.2. LAS TECNOLOGÍAS LINGÜÍSTICAS 1.2.1. El multilingüismo en Europa y las TIC En una sociedad marcada por la información y las comunicaciones, el trasvase de lenguas y culturas desempeña un papel fundamental. Resulta evidente que la lengua materna constituye un elemento clave en nuestra identidad nacional y cultural y que, por tanto, su preservación y cuidado atañe a todos sus hablantes. En el contexto europeo, la pluralidad de lenguas es una realidad y, más si cabe, una seña de identidad. La coexistencia armoniosa de lenguas en Europa encarna el símbolo poderoso de la aspiración de la Unión Europea de conseguir la unidad dentro de la diversidad, piedra angular del proyecto europeo. En este sentido, merece especial atención la política del multilingüismo, baluarte del viejo continente, que, en palabras de la Comisión, supone: [Une politique du multilinguisme réussie] peut élargir les perspectives offertes aux citoyens: elle peut augmenter leur employabilité, faciliter leur accès aux services et l'exercice de leurs droits et contribuer à la solidarité par un renforcement du dialogue interculturel et de la cohésion sociale. Vue sous cet angle, la diversité linguistique peut devenir un atout précieux et ce, de plus en plus, dans le monde globalisé d'aujourd'hui (Comisión de las Comunidades Europeas, 2008 : 3).
Dicha política del multilingüismo se traduce en una serie de iniciativas11 desde diversos ámbitos, 11
como la creación del
Cabe destacar, en particular, el Plan de acción para promover el aprendizaje de idiomas y la diversidad lingüística (), aprobado por la Comisión en 2003, Una nueva estrategia marco para el multilingüismo (COM(2005)596), la Resolución del Parlamento Europeo sobre una nueva estrategia marco para el multilingüismo
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SALIR De la sociedad de la información a la sociedad del conocimento: El traductor como tecnólogo y documentalista
Observatorio europeo del plurilingüismo12, a instancias del cual surgió la propuesta de la Carta europea del plurilingüismo en 200513, o la iniciativa en educación establecida en el Consejo Europeo de Barcelona de 200214 y que establece la enseñanza de al menos dos lenguas extranjeras desde una edad muy temprana. En el plano intelectual, dado que el 2008 es el Año Europeo del Diálogo Intercultural15, la Comisión Europea creó un grupo de intelectuales a favor del Diálogo Intercultural al que se le encomendó la tarea de definir la contribución del multilingüismo a ese acontecimiento y cuya conclusión final es que «una gestión prudente e imaginativa de la diversidad lingüística puede, en efecto, favorecer la integración europea y promover el espíritu de ciudadanía y el sentimiento de pertenencia a la Unión» (Grupo de intelectuales a favor del diálogo intercultural, 2008: 30-31)16. En lo que concierne a las TIC, la política del multilingüismo vela por que estas nuevas tecnologías de la información y la comunicación estén dotadas de «sensibilidad lingüística» (Comisión de las Comunidades Europeas, 2008: 13) y favorezcan la creación de (2006/2083(INI)) o incluso las Recomendaciones del Foro Empresarial sobre Multilingüismo Las lenguas facilitan los negocios. Las empresas con idiomas rinden más (). 12
La URL del Observatorio europeo del plurilingüismo es la siguiente: .
13
La Carta europea del plurilingüismo en versión española puede leerse en .
14
Las conclusiones de la presidencia del Consejo Europeo de Barcelona del 15 y 16 de marzo están disponibles en la siguiente URL: .
15 16
Véase .
El informe completo se encuentra disponible .
en
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contenido en diversos idiomas. Este objetivo general nace en el marco estratégico i201017 para la sociedad de la información, cuya misión principal es establecer un espacio único europeo de la información que garantice un acceso homogéneo a los servicios basados en las TIC y mejore, por ende, las condiciones de desarrollo de un contenido rico y multilingüe. De esta forma, en el contexto de una economía en línea que se globaliza cada vez más y de una cantidad ingente de información en todas las lenguas imaginables, resulta preciso que los europeos puedan acceder y recurrir tanto a información como a servicios diversos más allá de las barreras nacionales y lingüísticas gracias a Internet y a los dispositivos móviles. En consecuencia, queda patente que, en la era de la globalización18, el empleo de lenguas y de otras herramientas de comunicación representa una parte importante de la paleta de competencias requerida hoy en día en Europa.
17
Para más información sobre i2010, véanse las siguientes URL: y , y . Asimismo, son interesantes las Comunicaciones de la Comisión al Consejo, al Parlamento Europeo, al Comité Económico y Social y al Comité de las Regiones titulada «i2010- Una sociedad de la información europea para el crecimiento y el empleo» (COM(2005) 229) y «Envejecer mejor en la sociedad de la información y la comunicación y el envejecimiento» (COM(2007)332). En relación a i2010, son también destacables las iniciativas eEurope ().
18
En torno a la globalización y a su papel desempeñado en la Traducción e Interpretación, en particular respecto a la traducción de páginas web, ha reflexionado Yunker (2002).
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SALIR De la sociedad de la información a la sociedad del conocimento: El traductor como tecnólogo y documentalista
1.2.2. Las tecnologías lingüísticas: concepto y clasificación En
este
marco,
las
tecnologías
lingüísticas,
también
denominadas tecnologías del lenguaje o industrias de la lengua19, pueden contribuir de diversas maneras al mantenimiento y desarrollo de una auténtica sociedad plurilingüe, en la que cada usuario pueda acceder a la información que necesita y recibirla en su propia lengua. De acuerdo con la Comisión de las Comunidades Europeas, estas tecnologías lingüísticas aluden a «una serie de actividades comerciales en las que el tratamiento del lenguaje por personas o por máquinas o una combinación de unas y otras, forma una parte fundamental del producto o servicio» (Comisión de las Comunidades Europeas, 1997b: 12). Otras definiciones de tecnologías del lenguaje muy en consonancia con la establecida por la Comisión de las Comunidades Europeas es la de Llisterri (2003: 9), que las considera como todas aquellas tecnologías «que se integran en aplicaciones informáticas para permitir el tratamiento de textos escritos o el procesamiento del habla» o de la Lavid (2005: 60), para quien consisten «en la aplicación del conocimiento sobre la lengua al desarrollo de sistemas informáticos capaces de reconocer, analizar, interpretar y generar lenguaje». Cabe resaltar, en palabras de Lavid, que:
19
Sobre este tema, véase Vidal Beneyto (1991) y Parajón Collada (1992). El término industrias de la lengua gozó de una gran popularidad en la década de los ochenta. No obstante, algunos autores, como es el caso de Llisterri (2003: 9), consideran que, al emplear industrias de la lengua, se pretende reflejar el potencial económico y comercial del ámbito que nos ocupa. Actualmente, tal y como señala, entre otros, Lavid (2005: 60), se prefiere la denominación tecnologías lingüísticas (language technologies), sobre todo desde el lanzamiento de la línea de acción Human Language Technologies (HLT), dentro de la acción clave III del V Programa Marco. Por ello, optamos por esta última denominación, pues podíamos afirmar que este término, tecnologías lingüísticas, ha venido a sustituir al de ingeniería lingüística en los programas de investigación promovidos por la Unión.
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Quienes desarrollan tecnologías del lenguaje trabajan en la consecución de una serie de objetivos muy importantes: haciendo posible que las personas se comuniquen entre sí superando las barreras del entendimiento (plurilingüismo), permitiendo una mejor interacción entre las personas y los sistemas y servicios informáticos (interfaces del lenguaje) o adquiriendo conocimiento mediante un mejor manejo de la información (contenidos dinámicos digitales) (Lavid, 2005: 61).
A colación de esta cita, en la que se alude a los sistemas y servicios informáticos, es preciso señalar que, al hablar de las tecnologías lingüísticas, hemos de hacer referencia al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y, por extensión, a la Lingüística Computacional (LC)20 ya que todas estas tecnologías provienen de la investigación desarrollada en estos ámbitos resultado de la imbricación de Lingüística y de Informática. De hecho, la LC es definida por uno de sus máximos exponentes de forma simple pero ilustrativa como «an interdisciplinary field concerned with the processing of language by computers» (Mitkov, 2003: xv). Precisamente este mismo autor y en la misma obra, el Oxford Handbook of Computational Linguistics, reúne una completa
20
La línea que diferencia el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de la Lingüística Computacional (LC) es más que delgada, pues, para muchos autores, no existe. Como muestra, Lavid (2005: 61) las considera como dos disciplinas diferentes que comparten el mismo objetivo; el grupo de investigación Natural Language Processing de Sheffield () defiende que el PLN engloba a la LC y, además, hace referencia a la historia de la Inteligencia Artificial y al estudio general de la función cognitiva de los procesos computacionales. Por su parte, Dr. Mitkov, en una conferencia impartida en la Universidad de Málaga el 5 de mayo de 2008, aclaró que, a su juicio, ambos conceptos van unidos pero que el PLN se centra en la parte teórica mientras que la LC tiene el objetivo final de trabajar la parte práctica, la aplicación real, de forma que, gracias a esta última, se desarrollan las tecnologías lingüísticas. Por este motivo, en nuestro caso nos centraremos más en la LC, aunque es inevitable que ambas disciplinas vayan de la mano.
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SALIR De la sociedad de la información a la sociedad del conocimento: El traductor como tecnólogo y documentalista
selección de trabajos que cubren todos los ámbitos de la Lingüística Computacional, dividida en tres secciones: a) fundamentos teóricos, que engloba a la fonología, morfología, lexicografía, sintaxis, semántica, análisis del discurso, gramáticas y lenguajes formales; b) recursos y técnicas, entre las cuales destacan, entre otros, la segmentación, la atomización o el análisis morfológico; y c) aplicaciones, que comprende desarrollos y tecnologías que se nutren de la investigación teórica. Esta división tripartita21 supone una visión amplia de la Lingüística Computacional y que coincide, en parte, con la clasificación de Sager (1994: 10-18) de las industrias de la lengua, que, desde su punto de vista, comprenden dos grandes ámbitos: la investigación teórica y la investigación aplicada (tecnología y desarrollos), que se subdivide esta última, a su vez, en dos: a) producción, extracción, almacenamiento y procesamiento de lenguajes ya existentes y b) desarrollo y producción de nuevos lenguajes. En cualquier caso, lo más destacable es que dentro de las aplicaciones de la Lingüística Computacional sobresalen las anteriormente mencionadas tecnologías lingüísticas y, por ende, incluyen un tipo de tecnología que centra nuestra atención: las tecnologías de la traducción22. Una definición muy acertada de estas 21
Tal y como señala Corpas Pastor (2008:12), dicha división resulta hasta cierto punto forzada e impuesta porque los tres elementos beben y se alimentan unos de otros: la vertiente teórica se hace tangible en los desarrollos y aplicaciones correspondientes, para los que, a su vez, se ha contado con el empleo de determinados recursos, procedimientos, técnicas y estrategias. No obstante, la consideramos como la división más adecuada frente a otras y optaremos por ella a lo largo de este trabajo.
22
Para una visión de conjunto sobre las tecnologías de la traducción, véanse los trabajos de Austermühl (2001), Bowker (2002) y Quah (2006); para una visión crítica de estas tecnologías y su repercusión en la enseñanza, recomendamos Torres del Rey (2005). En cualquier caso, abordaremos las tecnologías de la traducción más adelante (cf. apartado 1.3.)
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tecnologías es la propuesta por el antiguo Observatorio de Tecnologías de la Traducción23 que hablaba de las tecnologías de la traducción como una subdisciplina de las tecnologías lingüísticas, a medio camino entre la Traductología, el Procesamiento de Lenguaje Natural y la Lingüística Computacional, que abarca los siguientes ámbitos: creación, gestión y técnicas de explotación de corpus, sistemas de memorias de traducción, localización de software, creación y gestión de bases de datos terminológicas, técnicas de pre- y post-edición, lenguajes controlados, estándares aplicados en la industria de la traducción, gestión de la documentación, traducción automática (TA) y generación de lenguaje natural (GLN), también denominada generación textual. Como puede comprobarse, las tecnologías de la traducción aglutinan una serie de actividades de gran importancia para la labor del traductor e intérprete y que serán objeto de análisis más adelante (cf. apartado 1.3) En cuanto a la traducción como actividad, cabe resaltar que la Unión Europea considera que la traducción, tanto humana como automática, constituye un elemento fundamental de la política del multilingüismo, pues facilita el intercambio de información entre las autoridades nacionales y mejora la cooperación administrativa transfronteriza. En palabras de la Comisión de las Comunidades Europeas:
23
La antigua URL de este Observatorio era , pero ya no se encuentra operativa y parece que no existe otra nueva.
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SALIR De la sociedad de la información a la sociedad del conocimento: El traductor como tecnólogo y documentalista
Les médias, les nouvelles technologies ainsi que les services de traduction humaine et automatique peuvent mettre la gamme de plus en plus riche de langues et de cultures au sein de l'UE à la portée des citoyens et leur donner les moyens de franchir les obstacles linguistiques. Ils peuvent également jouer un rôle important pour ce qui est de réduire ces obstacles et de permettre aux citoyens, aux entreprises et aux administrations nationales de tirer parti des avantages offerts par le marché unique et par une économie en voie de mondialisation (Comisión de las Comunidades Europeas, 2008: 13-14).
En consecuencia, el papel de la Traducción y, por extensión, de la Interpretación dentro de las tecnologías lingüísticas sobresale como bastión del multilingüismo por su labor integradora y comunicativa. No obstante, todas las tecnologías del lenguaje constituyen la piedra angular de la Sociedad de la Información24 y, por ello, son objeto de diversos proyectos internacionales y nacionales. En este sentido, despunta como pionera la Unión Europea y es por ello que realizaremos un breve excurso por las políticas científicas europeas para, a continuación, entrar de lleno en las tecnologías de la traducción tanto a nivel internacional como nacional. 1.2.3. Las políticas europeas en materia de tecnologías lingüísticas Es preciso señalar que la investigación en tecnologías lingüísticas ha constituido siempre una línea prioritaria en las políticas científicas de la Comisión. En palabras de Llisterri (1999: 39):
24
Sobre la Sociedad de la Información en Europa, consúltese el portal de la Comisión Europea en .
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Cabe destacar, finalmente, que el multilingüismo es un aspecto recurrente en la mayoría de las aplicaciones de las tecnologías lingüísticas, y que, por tanto, el tratamiento de la información en varios idiomas es uno de los problemas que más interés despierta en el campo de las industrias de la lengua.
De ahí que desde el principio se haya contado con una auténtica pléyade de trabajos, como resultado de los distintos proyectos auspiciados por la DGXIII de la Comunidad Europea a través de los programas marco de Investigación y Desarrollo Tecnológico de la Unión Europea25. En las páginas que siguen26 ofreceremos un breve resumen de la investigación en tecnologías lingüísticas a partir de los distintos Programas Marco: I Programa Marco (1984-1987), II Programa Marco (1987-1991), III Programa Marco (1990-1994), IV Programa Marco (1994-1998), V Programa Marco (1998-2002) y VI Programa Marco (2002-2006) y VII Programa Marco (2007-2013), actualmente activo. En las primeras fases de investigación en tecnologías de la información y las comunicaciones despunta el programa ESPRIT (European Strategic Programme for Research and Development in Information Technology), que, iniciado en 1983, se mantuvo a lo largo de varios programas marco y que comprendía diversas áreas de actuación, entre las que destacan, de acuerdo con nuestros intereses, los sistemas de tratamiento de la información, la ingeniería lingüística y la traducción automática. 25
La base de datos Cordis proporciona información sobre los distintos programas y proyectos de I+D subvencionados por la Unión Europea en la URL: . Para más información sobre las políticas de investigación europeas, consúltese el sitio web de la Comisión Europea: .
26
Hemos de apuntar que tomamos como modelo y referencia en este apartado a Corpas Pastor (2008: 10 y ss.).
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En apenas una década desde que se iniciara el I Programa Marco (1984), las tecnologías telemáticas se habían consolidado en el contexto europeo gracias a las iniciativas de la Comisión en materia de política científica. De hecho, Europa siguió destinando grandes partidas presupuestarias a la investigación en tecnologías de la información y las comunicaciones (Programas Marco II y III). A comienzos de los noventa, la incorporación de nuevas tecnologías a los procesos industriales tradicionales y las industrias de la lengua ya se habían convertido en una «especialidad europea» (Comisión de las Comunidades Europeas, 1992: 21-22). En lo que al ámbito de la traducción se refiere, entre las principales aplicaciones de las industrias de la lengua en aquellos primeros años, dentro del tratamiento del texto escrito, se encuentran la traducción automática (TA)27, la traducción asistida por ordenador (TAO) y las herramientas integradas de ayuda al traductor, así como la traducción del habla. Más tarde, el desarrollo de sistemas de memorias de traducción (SMT) y la creación de bases de datos terminológicas y conceptuales fueron también aplicaciones frecuentes. No obstante, hemos de apuntar que en ciertos ámbitos de la ingeniería lingüística no se alcanzó el nivel de desarrollo previsto, y en este punto, la traducción automática sobresalía como una de las áreas más rezagadas. A raíz del informe ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee) en 1966 y sus 27
La distinción entre TA y TAO atiende a la capacidad o incapacidad de un sistema para realizar por sí mismo la traducción de un texto y, por consiguiente, implica diversos grados de intervención humana en el proceso (Aguayo et al., 2003a: 16). Para Esselink (1998: 133), por ejemplo, la TA es una modalidad más dentro de los distintos tipos de aplicaciones TAO (memorias de traducción, programas de localización, sistemas de extracción y gestión terminológica, generadores textuales multilingües, etc.).
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desilusionantes conclusiones respecto a la escasa necesidad de desarrollar y mejorar la traducción automática, se reorientaron los objetivos iniciales hacia otros objetivos alternativos, como fueron el desarrollo de herramientas informáticas auxiliares y otras aplicaciones propias de las industrias de la lengua (cf. Hutchins, 1986; Hutchins y Somers, 1982). No obstante, en el ámbito de la traducción automática resulta meritorio señalar EUROTRA, un ambicioso proyecto de TA, subvencionado por la Comisión Europea entre 1982 y 1992, para el desarrollo de un sistema modular de transferencia en el que estaban implicadas nueve lenguas europeas. A partir del IV Programa Marco se persiguió el desarrollo de otros aspectos de la ingeniería lingüística, al tiempo que se incidía en la modalidad multimedia de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC). Así pues, a comienzos de los noventa, y por influencia de las políticas científicas europeas, se primaría el desarrollo y comercialización de otros tipos de recursos lingüísticos en un contexto multilingüe y multicultural. En esta línea se inscriben programas como el denominado «Sociedad de la Información Multilingüe» (MLIS, Multilingual Information Society, 1996-1999), que se extendió por el IV y el V Programa Marco, y que pretendía crear un ambiente propicio para la consolidación definitiva de las industrias de la lengua y de la traducción, con objeto de paliar el problema lingüístico europeo. El V Programa Marco situó el concepto de Sociedad de la Información en un lugar preferente para el desarrollo y la investigación en Europa mediante la incorporación del programa «Tecnologías para la Sociedad de la Información» (IST, Information Society Technologies). Dicho programa se estructuró en diversas
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acciones clave, entre las cuales se encuentra la dedicada a herramientas y contenidos multimedia (Key Action III: Multimedia Content and Tools); en ella se enmarcaría la línea de acción «Tecnologías para el Lenguaje Humano» (HLT, Human Language Technologies), centrada íntegramente en las tecnologías lingüísticas y el multilingüismo. Como objetivo primordial figuraba la superación de barreras en el acceso a la información digital multilingüe, así como la consolidación de la diversidad lingüística y cultural europea, entre otros. Se planteaba el desarrollo de herramientas de análisis, traducción, resumen y generación automática de textos, así como tecnologías que permitan la recuperación multilingüe de información, con vistas a la localización de servicios en Internet y creación de contenidos multilingües y multimedia. En el año 2000, surge el Espacio Europeo de Investigación (EEI) —en inglés, European Research Area (ERA)28—. Coincide en el tiempo con la Estrategia de Lisboa (2000)29, que dota de un nuevo marco político a la investigación comunitaria, pues la idea subyacente es que la investigación y la innovación contribuyan directamente a la prosperidad y al bienestar individual y colectivo. En ese año se crea también otra línea de acción relevante, denominada eContent (2001-2004)30, que se inscribe en el programa IST, a caballo entre el V y el VI Programa Marco. Entre sus objetivos se cuenta la promoción de contenidos digitales en Europa así como el mantenimiento de la diversidad lingüística y cultural en la aldea global. A caballo también 28
Más información en la URL: .
29
Consúltese la URL siguiente para más información: .
30
Véase la URL .
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entre el VI y VII Programa Marco, se sitúa su continuación, eContentplus (2005-2008)31, cuyo objetivo es apoyar el desarrollo en Europa de contenido multilingüe para servicios innovadores en Internet. En cuanto al VII Programa Marco (2007-2013)32, en vigor en la actualidad, cabe resaltar que, mediante este programa, la Unión Europea pretende impulsar la Estrategia de Lisboa y alcanzar los objetivos que se habían fijado inicialmente para el año 201033. En el 2002, gracias al Compromiso de Barcelona, se incrementa la financiación para I+D+i, lo cual se traduce, entre otras cosas, en la aprobación de iniciativas tecnológicas conjuntas (Joint Technological Initiatives, JTIs), que pondrán en marcha plataformas tecnológicas europeas que faciliten la cooperación efectiva entre el sector público y el privado34. El apoyo a la política de I+D+i en materia de TIC dará continuidad a las medidas previstas para hacer los contenidos digitales en Europa más accesibles, utilizables y explotables, en la línea del programa plurianual eContentplus. Dicho programa se articulará en diversas acciones encaminadas a desarrollar el espacio único europeo de la información, cuyos objetivos serán garantizar el acceso efectivo a los servicios basados en las TIC, mejorar las condiciones para el desarrollo de contenidos digitales desde el multilingüismo y la 31
.
32
2007-2011 para Euratom. Más .
información
en
la
URL:
33
Decisión n. º 1639/2006/CE del Parlamento Europeo y del Consejo de 24 de octubre de 2006. Disponible en la URL.
34
Actualmente hay 31 plataformas. Para más información, consúltese la URL: .
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diversidad cultural y realizar un seguimiento de la evolución de la sociedad de la información europea. El fomento de la producción y acceso a contenidos multilingües y multimedia seguirá siendo, pues, el centro neurálgico de la investigación comunitaria en los próximos años. De los cuatro programas mediante los cuales se articula el VII Programa
Marco—«Personas»35,
«Capacidades»36,
«Ideas»37
y
«Cooperación»—, el cuarto es el que cuenta con el presupuesto más elevado, pues supone el 64 % del presupuesto total38. En el seno del programa «Cooperación» se pretende estimular la colaboración entre la industria, las universidades y los centros de investigación europeos y de terceros países. Se contemplan diez áreas temáticas, entre las cuales figuran las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC), que siguen siendo el buque insignia de la investigación europea. Las TIC constituyen un área prioritaria por su capacidad para mejorar la competitividad y satisfacer las demandas sociales y 35
El programa «Personas», con un presupuesto de 4.750 millones de euros, está pensado para fortalecer el capital investigador y tecnológico europeo, y fomentar la formación y movilidad de investigadores dentro y fuera de la Unión Europea, mediante el programa de becas Marie Curie.
36
El programa «Capacidades» está orientado a la difusión de la ciencia y la transferencia de resultados a la sociedad. Pretende fomentar el acceso y colaboración de las PYME en la investigación, apoyar el desarrollo coherente de las políticas de investigación de la Unión Europea, etc.
37
El programa «Ideas» está dirigido a fortalecer la creatividad y la excelencia de la investigación europea en temas completamente innovadores, propuestos por los investigadores solicitantes, que no tienen por qué coincidir con líneas temáticas previamente establecidas ni tampoco deben ser realizados obligatoriamente por consorcios. Este programa estará supervisado por el Consejo Europeo de Investigación.
38
Más información sobre el VII Programa Marco se halla en la URL: .
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económicas de la Unión Europea. Tienen una especial incidencia en tres áreas clave como son la productividad y la innovación a través de la creatividad y la gestión; la modernización de los servicios públicos y el avance científico y tecnológico, pues facilitan los entornos colaborativos y el acceso a la información. En este sentido se expresa el ICTWork Programme 2007-0839, esto es, el plan de trabajo bianual acordado por el Comité TIC-Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
(ICT-Information
and
Communication
Technologies). Finalmente, el plan de trabajo para TIC identifica siete áreas clave de desarrollo, entre las que se encuentran, por ejemplo, la investigación en bibliotecas y contenidos digitales, la formación virtual a través de aplicaciones tecnológicas, las tecnologías futuras y las tecnologías emergentes, las tecnologías lingüísticas, los sistemas cognitivos, los sistemas interactivos y la robótica, los sistemas expertos para extracción de información conceptual y semántica, etc. En suma, visto lo anterior, queda patente que en este VII Programa Marco las antiguas «industrias de la lengua» continúan siendo el eje prioritario de la investigación europea, si bien se han reciclado y adaptado a los nuevos retos de nuestra sociedad de la información. Se han convertido en tecnologías de la información y la comunicación para contenidos multilingües, multiculturales y multimedia, con una fuerte orientación hacia la automatización de procesos, el desarrollo de recursos lingüísticos, la traducción y la mediación intercultural.
39
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