DeepL a prueba: evaluación y análisis de la traducción al español del artículo "Die eiserne Kanzlerin" según la tipología de errores DQF-MQM

Abstract

La traducción automática (TA) no deja indiferente a ningún estudiante de Traducción. A pesar de su escasa presencia en los planes de estudio, su empleo en el mundo laboral va en aumento. Entre los diferentes traductores gratuitos en línea, DeepL se ha vuelto el más popular por supuestamente producir textos más naturales e idiomáticos. En el presente trabajo explicamos posibles motivos por los que DeepL habría conseguido esta buena fama y evaluamos mediante la métrica DQF-MQM la traducción de la prueba de acceso para acceder al cuerpo de traductores de la UE que DeepL ha generado. El resultado negativo de esta evaluación indica que la traducción no aprobaría la prueba de acceso ni podría publicarse en un diario español y nos permite establecer una serie de errores recurrentes que se podrán tener en cuenta para futuras evaluaciones.

Machine Translation (MT) leaves no translation student indifferent. Despite its scarce presence in study programmes, its use in the market is on the rise. Among the different free online translators, DeepL has become the most popular for supposedly producing more natural and idiomatic texts. In this work, we explain possible reasons why DeepL has achieved such a good reputation. Moreover, we use the DQF-MQM metric to evaluate Deepl’s output of the muster test to become a translator at the EU. The negative result of this evaluation indicates that the output would not pass the test to become a translator at the EU nor be published in a Spanish newspaper and allows us to establish a series of recurring errors that can be considered for future evaluations.