Efectividad de DeepSeek V3 para la extracción terminológica y la traducción automática de Komposita alemanes sobre cardiología y su aplicación para la alfabetización en salud

Resumen

Este trabajo tiene como objetivo fundamental comprobar la efectividad de un modelo lingüístico de gran capacidad, de inteligencia artificial generativa, como DeepSeek-V3, que es similar a los ya conocidos ChatGPT, Copilot o Gemini, y que, al igual que estos, no ha sido concebido en exclusividad para la traducción automática como sucede con los modelos neuronales, pero puede llegar a ejecutar traducciones. En concreto, se establecerá su efectividad para realizar traducciones automáticas al español de textos alemanes que tienen una alta densidad terminológica, como son los textos sobre cardiopatías, y se prestará especial atención a cómo selecciona, analiza y traduce los Komposita, o términos formados por composición. También se comprobará si DeepSeek-V3 es adecuado para simplificar las traducciones resultantes o poseditadas, y en qué medida podría ser una herramienta útil para la alfabetización en salud. Para establecer el grado de efectividad y de posedición necesaria sobre los textos traducidos obtenidos con DeepSeek se ha tomado como referencia una traducción humana, y, a partir de ella, se ha estimado la precisión de la traducción automática obtenida. Para ello, partimos de Kardio_COR, corpus creado ad hoc a partir de artículos científicos de la revista Die Kardiologie, de la que ofrecemos aquí seis fragmentos extraídos de los textos que conforman dicho corpus. Cuatro son las fases en las que se desarrolla el estudio, que se corresponden, a su vez, con los cuatro objetivos propuestos en este trabajo: (1) compilación, procesamiento y organización del corpus; (2) elaboración de los prompts, extracción de los Komposita y establecimiento de equivalencias; (3) análisis de las traducciones automáticas; y, finalmente, (4) posedición de las traducciones automáticas y generación de una versión simplificada del texto poseditado. Los resultados obtenidos han arrojado información sobre: (1) la efectividad de DeepSeek-V3 para la traducción automática en el par de lenguas alemán-español de textos complejos sobre cardiología, en función del grado de posedición que ha sido necesario aplicar a las traducciones obtenidas; (2) las posibilidades de actuación que tiene el traductor humano a partir de los outputs generados por este modelo; (3) la aplicación de DeepSeek-V3 a la simplificación de textos complejos que faciliten al paciente comprender mejor su enfermedad y los beneficios que le aporta el tratamiento quirúrgico o medicamentoso que recibe.