Una plataforma para
la evaluación automática
y humana de traducción
automática
Los modelos de traducción automática evolucionan con rapidez.
Las puntuaciones automáticas por sí solas no explican el comportamiento en producción.
Vera combina la evaluación automática y la humana para valorar la calidad de la traducción automática. Las métricas automáticas aportan rapidez y coherencia, mientras que la revisión humana mejora la detección de errores. Juntas, reducen la incertidumbre en la selección de modelos, ayudan a detectar regresiones y facilitan una toma de decisiones trazable.
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.
Proceso
de trabajo
Vera integra métricas automáticas, la evaluación humana basada en las MQM y el análisis comparativo en un único workflow. Este enfoque unificado combina la rapidez y la reproducibilidad de la evaluación automática con la precisión lingüística de la revisión humana, lo que permite realizar comparaciones fiables entre sistemas de traducción y detectar con mayor eficiencia mejoras o degradaciones en la calidad.
Carga
de dataset
Métricas
automáticas
Evaluación
humana (MQM)
Comparación
de modelos
Decisión
final
Investigación enfocada en
decisiones
reales
Vera integra la evaluación automática, la evaluación humana y el análisis comparativo de resultados en un único entorno web, facilitando procesos que habitualmente se realizan mediante herramientas independientes y workflows fragmentados.
La plataforma se utiliza tanto para la investigación y validación científica como para el control de calidad continuo de nuestros propios sistemas de traducción automática, incluyendo plataformas como Opentrad.
- Licencias 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 los despliegues en producción
Características
principales
Evaluación automática
Evaluación humana
Análisis
Métricas automáticas
Ofrece una evaluación rápida y coherente de la traducción automática mediante métricas automáticas, lo que permite realizar comparaciones a gran escala entre modelos, versiones y configuraciones.
Anotación MQM
Permite una evaluación humana detallada mediante el marco MQM para identificar y clasificar errores de traducción, explicando los puntos fuertes y débiles del modelo.
Correlaciones
Analiza la relación entre las puntuaciones automáticas y las valoraciones humanas para comprender cuándo las métricas reflejan la calidad real de la traducción.
Pruebas estadísticas
Aplica el análisis estadístico para determinar si las diferencias entre los modelos son significativas y permiten tomar decisiones fiables.
Muestreo
Permite crear muestras de evaluación representativas, lo que reduce el esfuerzo de revisión y garantiza al mismo tiempo un análisis de calidad fiable.
Filtrado de errores
Ofrece filtros avanzados para analizar los errores por tipo, gravedad, modelo o criterio, lo que ayuda a identificar áreas de mejora.
Interfaz intuitiva
Ofrece un entorno web para configurar evaluaciones, gestionar proyectos y analizar resultados sin depender de workflows fragmentados.
Creación de referencias
Permite crear y perfeccionar traducciones de referencia para lograr una evaluación más precisa en ámbitos y escenarios concretos.
Informes
Genera informes estructurados y resúmenes visuales para comunicar los resultados y respaldar las decisiones relativas a la selección, mejora e implementación de modelos.
Características
adicionales
Comparativa objetiva
mediante métricas
Vera incorpora métricas de evaluación automática para medir la precisión, similitud y calidad de traducción entre distintos sistemas.
La plataforma permite comparar el rendimiento de distintos modelos, calcular diferencias estadísticas y detectar variaciones entre modelos de forma sencilla y visual.
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.
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 basados en lenguaje.
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