Introducción a la investigación en traducción automática

Contenidos

Fecha de impartición

Este primer módulo abre el curso y presenta de forma general el enfoque del mismo. Además, ofrece una panorámica de la investigación actual en traducción automática, con el desarrollo de los siguientes contenidos:

·       Principales líneas de trabajo actuales en traducción automática.

·       Fuentes de documentación en traducción automática.

·       Perspectivas de futuro en la investigación en traducción automática.

12/02/2026

Módulo 1. Recursos y herramientas para la investigación en traducción automática

Contenidos

Fechas de impartición

Taller 1. Los datos en abierto. Se estudiarán los principios del movimiento de datos en abierto, los tipos de licencias y sus implicaciones para la investigación académica, así como las principales plataformas y repositorios de datos abiertos. El alumnado aprenderá a localizar, evaluar, documentar y reutilizar conjuntos de datos en abierto, especialmente recursos lingüísticos relevantes para la traducción automática, garantizando siempre un uso ético, legal y reproducible de la información.

19/02/2026

Taller 2. Los datos de entrenamiento en TA. Se analizará el papel de los datos en el desarrollo de sistemas de traducción automática, centrándose en los distintos tipos de datos de entrenamiento (paralelos, monolingües y comparables) y sus características. El alumnado aprenderá a seleccionar, preparar, limpiar y evaluar conjuntos de datos para entrenar modelos de TA, así como a identificar sesgos, problemas de calidad y limitaciones que pueden afectar al rendimiento y a la equidad de los sistemas de traducción.

26/02/2026

Taller 3. Investigar con Google Colab. Se explorará Google Colab como entorno práctico para la investigación en traducción automática. El alumnado aprenderá a configurar y ejecutar notebooks, gestionar datos, instalar bibliotecas especializadas y desarrollar experimentos de procesamiento y análisis de texto en la nube, aprovechando la infraestructura gratuita de GPU/TPU. Además, se abordarán buenas prácticas para la documentación, compartición y reproducibilidad de los proyectos de investigación.

05/03/206

Taller 4. Modelos computacionales para la evaluación de la traducción automática. Se estudiarán los modelos computacionales y métricas automatizadas utilizadas para evaluar la calidad de los sistemas de traducción automática. El alumnado aprenderá a aplicar medidas basadas en coincidencias léxicas, semánticas y sintácticas, desarrollando criterios críticos para interpretar resultados y comparar sistemas de manera objetiva y reproducible.

12/03/206

Módulo 2. La inteligencia artificial (IA) aplicada a la traducción

Contenidos

Fechas de impartición

Taller 5. Diseño de prompts. En este taller se introducen los principios y estrategias del diseño de prompts para aprovechar los modelos de la IA generativa en tareas de traducción. El alumnado aprenderá a formular instrucciones efectivas, controlar el estilo y la fidelidad, adaptar salidas a distintos fines traductológicos y detectar limitaciones, sesgos y errores típicos. A través de ejercicios prácticos, se explorarán técnicas de prompting orientadas a mejorar la calidad, coherencia y utilidad de las traducciones generadas por IA.

19/03/206

Taller 6. Interpretar la caja negra: comportamiento y control de sistemas de inteligencia artificial para la traducción. En este taller se analizará cómo distintos factores internos influyen en el comportamiento de los modelos de IA aplicados a la traducción. A través de un experimento práctico, el alumnado aprenderá a observar y controlar la variabilidad de las salidas del modelo, utilizando como ejemplo central el ajuste del parámetro de temperatura. Se explorará cómo pequeños cambios en este y otros mecanismos de generación afectan a la creatividad, la precisión y la estabilidad de las traducciones, favoreciendo una comprensión más profunda del funcionamiento interno de estos sistemas.

Taller 7. Curación y explotación de recursos heterogéneos para la traducción de lenguas con pocos recursos. Se abordarán técnicas y buenas prácticas para la identificación, curación y aprovechamiento de recursos lingüísticos dispersos y heterogéneos aplicados a la traducción de lenguas con pocos recursos. Se discutirán estrategias de alineamiento, ampliación y adaptación de datos que permiten maximizar su utilidad en contextos de escasez, reforzando la calidad y la viabilidad de sistemas de traducción para lenguas infrarrepresentadas.

26/03/206

Módulo 3. El impacto social de la traducción automatizada

Contenidos

Fechas de impartición

Taller 8. Panorama actual de la investigación en TA: presentación de proyectos. En este taller se presentará una selección de proyectos de investigación actuales en el ámbito de la traducción automática y las tecnologías del lenguaje. El alumnado conocerá diferentes enfoques metodológicos, fuentes de datos, herramientas y resultados, observando cómo se aplican en la práctica los conceptos estudiados en el curso. A través de demostraciones y discusiones guiadas, se analizarán tendencias, retos y oportunidades de investigación, fomentando la reflexión crítica y la inspiración para futuros trabajos propios.

09/04/2026

Taller 9. Ideologías y sesgos en TA. En este taller se examinarán las distintas formas en que los sistemas de traducción automática pueden reflejar, amplificar o introducir sesgos lingüísticos, culturales y sociales. El alumnado aprenderá a identificar patrones ideológicos presentes en los datos de entrenamiento y en las salidas de los modelos, así como a analizar sus implicaciones éticas y metodológicas. A través de ejemplos prácticos y discusión crítica, se explorarán estrategias para detectar, mitigar y documentar sesgos, promoviendo un uso más responsable y transparente de la traducción automática.

16/04/2026

Taller 10. Variación lingüística en traducción automática: un enfoque multidimensional. En este taller se presentará el enfoque del análisis multidimensional de Biber (1988) como metodología de investigación en la traducción automática. A lo largo de la sesión se presentará el marco teórico necesario para comprender cómo varían los rasgos lingüísticos y los registros en las distintas modalidades de traducción (humana, automática, resultado de la IA generativa o posedición). Se mostrarán sus principales aplicaciones en estudios de traducción y se analizará cómo puede integrarse en proyectos empíricos para detectar patrones de variación lingüística y diferencias de estilo entre estas modalidades. Además, se revisarán ejemplos prácticos y procedimientos para preparar datos (p.ej., diseño del corpus), seleccionar rasgos lingüísticos relevantes e interpretar resultados. La sesión proporcionará a los participantes una base sólida para incorporar este enfoque en investigaciones propias y para evaluar críticamente su potencial y sus limitaciones en el análisis comparado de modalidades de traducción.

23/04/2026

Módulo 4. Revisión de propuestas de investigación

Este módulo tiene carácter voluntario. Los estudiantes que lo deseen pueden presentar un planteamiento inicial de investigación con la oportunidad de recibir retroalimentación personalizada sobre su proyecto.

El alumnado entregará un documento por escrito (máximo 2 páginas, siguiendo una plantilla proporcionada), que será revisado según los siguientes criterios:

·       claridad conceptual

·       coherencia metodológica

·       viabilidad del planteamiento

El objetivo es proporcionar al alumnado una retroalimentación constructiva sobre el planteamiento de su propio trabajo de investigación, de manera que puedan avanzar con mayor solidez hacia el desarrollo completo de sus futuras investigaciones en el ámbito de la traducción automática.

Este módulo se imparte de manera asíncrona durante el periodo 23/04/2026 al 07/05/2026.