Evaluación
y validación
de traducción
automática
Plataforma para la evaluación y validación de traducción automática mediante métricas automáticas y frameworks estandarizados de evaluación humana.
La calidad de un sistema de traducción automática no depende únicamente del modelo utilizado, sino de cómo se comporta en contextos reales, idiomas concretos y dominios especializados.
Vera nace para resolver ese problema: una plataforma desarrollada por imaxin para comparar modelos, validar resultados y controlar la evolución de los sistemas de traducción automática de forma continua y fiable.
El modelo define
la traducción
La opacidad de la traducción automática neuronal (NMT) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) hace que las métricas automáticas sean insuficientes, ya que modelos con puntuaciones similares rinden de forma muy distinta en producción. Además, las actualizaciones constantes pueden introducir degradaciones invisibles. Sin una evaluación sólida, es imposible detectar estas pérdidas de calidad a tiempo.
Investigación enfocada en
decisiones reales
Vera integra en un único entorno web evaluación automática, evaluación humana y análisis comparativo de resultados, facilitando procesos que habitualmente se realizan mediante herramientas separadas y flujos fragmentados.
La plataforma se utiliza tanto para investigación y validación científica como para el control de calidad continuo de nuestros propios sistemas de traducción automática y plataformas como Opentrad.
- Licenciamiento para universidades y centros de investigación
- Evaluación continua de modelos y motores de traducción
- Comparación objetiva entre sistemas y versiones
- Control de calidad antes de despliegues en producción
Comparativa objetiva
mediante metricas
Vera incorpora métricas automáticas para evaluar precisión, similitud y calidad de traducción entre distintos sistemas.
La plataforma permite comparar el desempeño entre distintos modelos, calcular diferencias estadísticas y detectar variaciones entre modelos o versiones de forma sencilla y visual.
La calidad requiere
de personas
Aunque las métricas automáticas son esenciales para escalar procesos, la evaluación humana sigue siendo la forma más fiable de analizar la calidad real de una traducción.
Vera integra el framework Multidimensional Quality Metrics (MQM) Core dentro del propio flujo de trabajo, permitiendo realizar anotación colaborativa, revisar errores y analizar la correlación entre evaluación humana y automática desde una única plataforma.
Muestra del dataset de evaluación
Se puede seleccionar el porcentaje del corpus a evaluar junto con distintas estrategias de muestreo adaptadas al dataset.
Evaluación multiusuario
Vera habilita la evaluación colaborativa de modelos entre distintas personas usuarias e incorpora el cálculo de Inter-Annotator Agreement (IAA) para medir la consistencia entre anotaciones.
Clasificación detallada de errores
Se pueden filtrar segmentos por texto, tipo y severidad de error o estado de revisión, facilitando la exploración del corpus de evaluación.
Creación y refinamiento de referencias
Las personas evaluadoras pueden crear o editar referencias de tres formas: partiendo de cero, modificando referencias existentes o usando como base la salida del modelo mejor puntuado.
Investigación aplicada a
problemas reales
Vera se desarrolla en colaboración con universidades y centros de investigación internacionales, combinando rigor científico y aplicación práctica en entornos de producción.
La plataforma ha sido presentada en foros especializados de evaluación de traducción automática y forma parte de una línea de investigación industrial orientada a mejorar la calidad y fiabilidad de los sistemas de IA lingüística.
Características
clave
La confianza
también se evalúa
En imaxin creemos que la inteligencia artificial debe poder medirse, analizarse y validarse de forma transparente.
Por eso Vera no es solo una herramienta de evaluación: es la base que nos permite construir sistemas de traducción automática más fiables, precisos y adaptados a cada contexto lingüístico.
No basta con traducir. Hay que saber cómo de bien se traduce.
¿Trabajas en evaluación
de traducción automática?
Si formas parte de una universidad, grupo de investigación o institución interesada en evaluación y validación de modelos MT, podemos ayudarte a integrar Vera en tus procesos de análisis y experimentación.