Traducir es algo que pueden hacer muchos tipos de software, pero pocos lo hacen verdaderamente bien. De hecho y sin ir más lejos, es una de las tareas que mejor se le da a la Inteligencia Artificial, cuyo máximo exponente, ChatGPT, se ha convertido en un serio rival de traductores al uso. ¿Que cómo lo sé? Porque ya los puse a prueba para descubrir quién era el mejor. Por eso cuando leí que había un nuevo traductor que aseguraba traducciones de más calidad que Google Translate y DeepL, no me lo pensé dos veces: los he enfrenado contra Kagi.

El traductor de Google y DeepL no necesitan presentaciones, pero Kagi sí: como explican en su blog, es un traductor que usa una combinación de grandes modelos de lenguaje por IA disponible para 244 idiomas que promete no solo más calidad en su labor, sino también no trackear nuestra actividad y ser gratis. Así que dicho y hecho: los hemos enfrentado a los tres a ver si cumple lo que promete.

Qué criterios debe cumplir un buen traductor

Un buen traductor hace mucho más que limitarse a pasar de un idioma a otro una frase y por eso vamos a marcar ciertos mínimos y expectativas. La mejor traducción posible no se queda en alternar idiomas, sino en transferir el significado sin perder significado ni matices.

Aquí entran factores como el tono, connotaciones culturales o el contexto. La carrera se llama traducción e interpretación por algo y no es fácil, ni para humanos ni para máquinas. Asimismo hay que tener en cuenta que la traducción automática añade algo más de dificultad porque los idiomas tienen diferentes estructuras.

Pero es que además el contexto es clave: una frase puede significar una cosa u otra dependiendo de dónde lo digas, de modas o que directamente haya juegos de palabras.

Expresiones idiomáticas y coloquialismos

Traducir las palabras o frases de forma literal tiene un riesgo: perder el significado original y la intención, ya que hay frases hechas del lenguaje coloquial por donde poder colar un gol por toda la escuadra a estos traductores. Empezamos con una que no es nueva ni mucho menos:  llevarse el gato al agua, cuyo significado es algo así como conseguir algo.

Google Translate

DeepL

Kagi

La primera en la frente, Google. El único que falla estrepitosamente es el traductor de Google, que se limita a traducir literalmente mientras que DeepL y Kagi ofrecen otra frase hecha con el mismo significado. Mención especial merece DeepL, que además ofrece variantes.

El coloquialismo anterior no es ni mucho menos nuevo y sin embargo Google Translate patina, pero le damos otra oportunidad con 'lo intenté, pero no hay tu tía', otra expresión con unos añitos a las espaldas que viene a significar que 'lo intenté, pero no hay manera'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Con esta prueba solo Kagi sale airoso: mientras que los otros dos traducen literalmente para dar con una frase que no tiene sentido, Kagi sí que entiende lo que quiere decir la frase y ofrece una buena traducción.

Una tercera prueba más con una expresión coloquial bastante común en el lenguaje hablado: el 'ni pa ti ni pa mi' que no ofrece lugar a dudas para las personas hispanohablantes de español en España. ¿Cuál sería su traducción? Pues la misma que 'ni para ti ni para mí', ese camino intermedio en una discusión en la que dos partes divergen y buscan una solución.

Por tanto la traducción sería 'Neither for you nor for me', algo en lo que solo aciertan tanto el traductor de Google como Kagi. DeepL por su parte lo resuelve con un 'no soy yo, no eres tú' que no es lo mismo.

Precisión

Los refranes son candidatos perfectos para medir cómo de precisos son los traductores en tanto en cuanto la literalidad puede llevar al traste el paso de un idioma a otro al cambiar completamente el significado. Así que empezamos con todo un clásico: 'de tal palo, tal astilla'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Los tres entienden de pleno la expresión y ofrecen una alternativa en forma de otro refrán con idéntico significado. Así que probamos con otro clásico que teóricamente no debería suponer un gran desafío: 'a lo hecho, pecho'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Lo que debería haber sido un paseo para los tres software se ha convertido en un dolor de cabeza para DeepL, que tira de la literalidad ofreciendo alternativas que hacen que la frase pierda su significado.

Vamos a rizar el rizo con un invitado especial: el euskera. Hasta el momento hemos usado dos idiomas mainstream como el castellano y el inglés, pero como estudiante de euskera ya he visto alguna que otra patada a la Euskaltzaindia por parte de ínclitos traductores.

Usamos un refrán clásico como 'zozoak beleari ipurbeltz', que traducido literalmente viene a ser 'Culo negro le dice el mirlo al cuervo', algo así como 'le dice la sartén al cazo' (he leído en el Instituto Cervantes que la expresión de origen es más completa y hasta se le parece: (Dijo la sartén al cazo: '¡Quítate de ahí, que me tiznas, ojinegra'! ). Como hasta ahora, meteremos el idioma de origen sin especificarlo, dejando que sea el software el que lo reconozca.

Google Translate

DeepL

Kagi

Llega el drama. DeepL no reconoce ni admite el euskera, cosa que los otros dos sí. Eso sí, una cosa es traducir y otra interpretar y aquí quedan a la altura del barro con una traducción literal con la cual la expresión pierde todo el sentido. Necesitan mejorar

Mezcla de idiomas

La verdad es que con Kagi el hype estaba por todo lo alto y de momento, sin ser perfecto, parece que está cumpliendo lo que promete. Sí, he metido hype porque es bastante común, especialmente en el lenguaje hablado y también en textos informales, que se cuelen palabras en otro idioma. Y no tal cual, sino incluso mezclando raíces y conjugaciones y para muestra, el ejemplo elegido: 'Me estoy hypeando con este traductor que dice ser el fucking mejor de todos'.

Google Translate

DeepL

Kagi

Aunque los tres son capaces de entender la mezcla de los dos idiomas, el que mejor capta esa adaptación verbal del 'estoy hypeando' es Kagi. Otra oportunidad, esta vez más difícil todavía: con cuatro idiomas, inglés, francés, euskera y base en castellano. La frase es: 'Tienes un je ne sais quoi que me vuelves fucking loca, maitia'. La traducción: 'tienes un no se qué que me vuelves jodidamente loca, querida'.

Para no dificultar demasiado el asunto, no vamos a dejar que sea la herramienta la que elija el idioma de origen, sino que le echaremos una mano diciendo que es spanish.

Google Translate

DeepL

Kagi

Gol en Las Gaunas. Vaya por delante que ese je ne sais pas también se usa en inglés, por lo que no hacía falta traducción. A partir de aquí, el maitia (querido o querida en euskera) causa estragos: en el caso de DeepL porque no soporta euskera y por tanto, no lo entiende. Pero es que Google Translate lo toma como un nombre propio. Kagi resuelve la papeleta multilingüe bastante bien.

Google Translate vs DeepL vs Kagi Translate: ¿Cuál es mejor?

La batería de pruebas no deja lugar a dudas: Kagi sale ganador frente a dos alternativas tan reputadas y famosas como el Traductor de Google y DeepL y lo hace principalmente por no limitarse a traducir y sí a interpretar correctamente, captando singularidades del idioma como coloquialismos y además hacerlo con precisión.

Por su parte, a Google Translate le penaliza esas traducciones literales poco afinadas y que DeepL solo traduzca a poco más de 30 idiomas también le pasa factura.  Una de las claves de su victoria es la inteligencia artificial de base, algo que por otro lado ya habíamos visto en la comparativa de traducción con ChatGPT, lo que resulta esencial para contextos de varios idiomas y también para la comprensión general.

Portada | Kagi y Smartmockups

En Genbeta | Este mapa interactivo traduce cualquier palabra o expresión corta a todos los idioma de Europa

Desde hace muchos años contamos con herramientas muy útiles para traducir textos. El propio traductor de Google o DeepL son solo algunas de las webs más utilizadas para ello. Sin embargo, con la llegada de herramientas basadas en inteligencia artificial generativa, entre todas las tareas que podemos pedirle a la IA también se encuentra la opción de traducir cualquier texto.

En este artículo te vamos a mostrar cómo el creador de una de las mejores IA utiliza ChatGPT para traducir textos de manera profesional y sin caer en errores comunes.

Dos prompts para traducir textos en cualquier idioma

Cuando interactuamos con alguna herramienta basada en inteligencia artificial generativa, obtendremos mejores resultados si somos más precisos a la hora de escribir nuestro prompt. De esta manera, no es lo mismo pedirle directamente a la IA que nos traduzca un texto de un idioma a otro que haciéndolo si también le pedimos que respete una serie de normas.

Javi López, fundador de Magnific, una IA que nos sirve para escalar cualquier imagen, nos ha desvelado su truco para traducir textos mediante IA para dejar de una vez por todas de depender de herramientas como DeepL y similares. Para ello, en una publicación en X nos ha compartido dos prompts que usa normalmente para su cuenta inglesa y japonesa.

En Genbeta

Una foto fija y un clip de audio: todo lo que necesitas para crear vídeos con declaraciones falsas gracias esta IA de Microsoft

El primer prompt se basa en pedirle a la IA que traduzca el texto teniendo en cuenta una serie de aspectos: expresión fluida y natural, en un contexto conversacional o informal, y específica para interacciones con otros en Twitter de forma que muestre respeto pero sin ser excesivamente formal. Bajo estas líneas te dejamos con el prompt completo:

Translate the following text into [LANGUAGE] taking care of:

- Fluent and natural expression

- In an informal or conversational context

- For interactions with others on Twitter that show respect but without being overly formal

[Text to translate]

Otro prompt que utiliza, sobre todo para corregir textos en cualquier idioma, es el siguiente:

Fix [language] ONLY if errors:

[Text to translate]

Aquí López le está pidiendo a la IA que solamente corrija el texto en un determinado idioma en caso de que exista algún fallo. Cada uno de estos prompts podemos aplicarlos a cualquier chatbot con IA como ChatGPT con GPT-4  y similares para mejores resultados.

Según López, utiliza la inteligencia artificial para traducir y corregir prácticamente todo el contenido de sus cuentas en X, tanto de su cuenta inglesa como japonesa. A pesar de que no siempre la inteligencia artificial nos ofrecerá una traducción a la altura, siempre nos ayudará a mejorar su traducción si le indicamos de manera precisa cómo queremos expresar el texto.

En Genbeta | Meta lanza Llama 3, la nueva versión de su IA 'open source' que se incorporará a Facebook e WhatsApp (y que ya puedes bajarte)

A finales de 2018 Google nos dejó conocer sus planes iniciales para comenzar a ofrecer traducciones sin sesgos de género en su traductor. Google Translate dejaría de asignar un género específico a la traducción de palabras que son de género neutro en un idioma. Es algo que pasa mucho en traducciones de inglés a español, por ejemplo algo como "a doctor" que es neutro en inglés, se traducía como "un doctor" al español.

La solución inicial: ofrecer traducciones para género femenino y masculino a la vez, indicando que la traducción distingue por género. Hoy, esos planes han avanzado un poco más, y en Genbeta hemos conversado con Romina Stella, directora de producto en Google Research enfocada en los sesgos de género en el Machine Learning para que nos cuente sobre los retos de ofrecer traducciones más neutras en un mundo que aboga cada vez más por un lenguaje más inclusivo.

Un traductor que no adivina el género del sujeto en una frase sino que aprende dónde cambia el género

Romina nos cuenta que dos han sido los avances más importantes a la hora de resolver los sesgos de género del traductor. El primero es que Google Translate ya no solo ofrece traducciones que distinguen por género para palabras únicas, sino para frases completas desde inglés a español.

Por ejemplo, para una frase como "my friend is a doctor" en la que no se sabe el género de ese amigo, porque en inglés tanto "friend" como "doctor" son de genero neutro, el traductor ofrece dos frases de respuesta: "mi amiga es doctora" o "mi amigo es doctor".

En Genbeta

Este truco de las hojas de cálculo de Google es la forma más sencilla de traducir muchas palabras a la vez

El segundo gran avance es uno que aún no han aplicado a las traducciones inglés español, pero que básicamente cambia el modelo de machine learning a la hora de generar esas dos opciones.

El modelo viejo generaba las dos opciones y nosotros verificábamos que fuesen iguales y de alta calidad, lo que pasaba es que muchas veces esas opciones se perdían porque el modelo generaba traducciones que no eran exactamente iguales. El modelo nuevo genera una sola traducción, ya sea masculina o femenina, y otro modelo de machine learning se encarga de reescribir esa traducción con el otro género.

En español todo es más complicado

La ventaja es que poder reescribir las traducciones en lugar de tener que generarlas todas, hace que se puedan ofrecer las que distinguen por género para muchísimas más frases. Esto es algo que por ahora funciona solo con finlandés, persa, húngaro, y turco a inglés, y aunque español aún usa el modelo viejo, la idea es reemplazarlo con este pronto.

Romina nos explica que en español es mucho más complicado porque hay muchísimas más palabras que varían por género, no solo los términos que se refieren a personas "En español todo varía, varían los artículos, los adjetivos, en inglés de alguna manera es un poco más fácil porque la cantidad de términos que varían es un poco más reducida".

En Genbeta

Cómo copiar texto escrito a mano con Google Lens y pasarlo al ordenador

Y cuando el género no es binario...

Si las traducciones sin sesgo de género están apenas despegando, es lógico pensar que traducciones más inclusivas que tomen en cuenta además los géneros no binarios, sean aún más difíciles. Romina nos dice que es algo que en Google están tomando en cuenta a pesar de los muchos desafíos tecnológicos que existen: "necesitamos aprender, estamos avanzando y somos plenamente conscientes de esto".

De hecho, al menos para la versión en inglés, dentro de Gmail decidieron eliminar los pronombres femeninos y masculinos de las predicciones justo para evitar sugerencias que puedan llevar a equivocarse con el género de una persona. "No todos los errores son iguales y el género es algo muy importante como para equivocarse", decía en aquel entonces Paul Lambert, director de producto de Gmail.

En el caso del traductor es un tema más desafiante porque necesitan aprender cómo se manejan en cada idioma, y aunque en inglés parecería que "they y them" son los pronombre más usados para referirse al género neutro, hay muchos pronombres diferentes que pueden usarse para gente que no se identifica con género masculino o femenino.

"En español es bastante más complejo, vemos el uso de la 'x', vemos el uso de la @, vemos el uso de la 'e', vemos gente intentando usar lenguaje neutral a pesar de lo difícil que es en un español que tiene tanto género". Es algo en lo que están pensando, pero que simplemente no han podido resolver.

Google consulta con muchísimos especialistas para esto, muchos son lingüistas, pero como comenta Stella, ni ellos lo entienden todo. Necesitan aprender no solo cómo funciona el idioma sino cómo se usa.

El español es hablado por una enorme cantidad de países, y cada uno tiene sus propias particularidades, y la visión de las personas y las sociedades sobre los temas de género también es sumamente distinta en la mayoría de ellos.

Imagen de portada: Flaticon y Unsplash

Jake Miller, un especialista en aplicaciones orientadas a la educación, descubrió hace poco que existe una fórmula de Google Translate dentro de las hojas de cálculo de Google. Lo que esto quiere decir es que es posible ingresar una palabra en una celda y usar la fórmula en otra celda para traducirla automáticamente.

La fórmula parece funcionar con todos los idiomas soportados por el traductor de Google, es decir, más de 100 lenguas en total. De hecho, la traducción soporta varios alfabetos. Si quieres aprovechar esto, te explicamos cómo.

En Genbeta

25 plantillas de las Hojas de Cálculo de Google para organizarlo TODO

Traducción automática de celdas en las hojas de cálculo de Google

Lo único que tienes que hacer es abrir una nueva hoja de cálculo de Google y empezar a añadir las palabras que quieres traducir en una columna, y en la otra, el idioma en el cual las quieres traducir. Puedes crear varias columnas en idiomas diferentes.

Ejemplo: en la primera columna están tus palabras en español, en la columna a la derecha quieres que aparezcan las traducciones. En la primera celda de la columna a la derecha, escribe la fórmula: =GOOGLETRASNLATE(text;"idiomaoriginal";"idiomatraducido").

Quickly create vocab lists for #ForeignLanguage classes or for #ESL/#ELL students! #GoogleSheets + #GoogleTranslate = Whoa! #edtechchat @GoogleForEdu @gsuite @googledrive #Chromebooks #DitchBook #EduGIFs https://t.co/pZvBOA43na pic.twitter.com/gOv834Gdg7

— Jake Miller (@JakeMillerTech) 17 de marzo de 2019

La sección "text" la vas a reemplazar con el número de tu celda, en mi caso "A2". La sección "idioma original" la vas a reemplazar por las iniciales del idioma, en este caso "ES" para español. La sección "idiomatraducido" la reemplazas por el idioma al que quieres traducir, en este caso "EN" de inglés.

En el GIF de ejemplo, lo estoy haciendo de nuevo, pero de inglés a alemán, en lugar de escribir "ES" y "EN", escribo "EN" y luego "DE". Puedes consultar la lista de códigos para todos los idiomas en este enlace.

Lo mejor de todo es que si arrastras la primera celda traducida hacia abajo, se copia la fórmula y se traducen las demás celdas que siguen automáticamente.

Cuando empiezas a escribir la fórmula, la misma aplicación de Google te ofrece completar varias partes, si te has equivocado en algún comando, recibirás un error en tu celda. Solo fíjate bien en poner las comillas en donde van, y en escribir el número de la celda correctamente.

Vía | JakeMiller - KrITIK4L

El Traductor de Google es una de las herramientas más populares y socorridas de la compañía para estudiantes y para todo aquellas personas que navegan por webs escritas en otros idiomas distintos al suyo nativo, pese a que ya hemos hablado de una alternativa como DeepL que ofrece traducciones más naturales.

El servicio de traducción de los de Mountain View fue lanzado en 2006, pero fallaba tanto que, pese a mejorar con el tiempo, no era válido para comprender a veces ni enunciados sencillos. Todo eso cambió con la introducción de aprendizaje automático en la ecuación en 2016, momento en el que cualquier usuario pudo experimentar un salto exponencial en naturalidad. La aplicación de Google ya incluye un modo de conversación muy útil, pero necesita fluidez y naturalidad, la que aporta el intérprete de Google Assistant lanzado y mostrado por The Verge en el CES 2018.

Una tecnología conocida, pero integrada de forma más cómoda al usuario

En la era de los asistentes personales, la traducción instantánea y automática ocupa uno de los puestos prioritarios en la lista de Google, como han demostrado con la integración de la función en los auriculares compatibles con Assistant, presente primero en los Pixel Buds y luego en otros auriculares de Sony o Bose, entre otros. Sin embargo, en prácticamente todas las funciones, el smartphone se hace necesario para llevar a cabo una "conversación".

El nuevo intérprete de Google Assistant está pensado para comenzar a traducir e interpretar desde el momento en que se activa con una petición por voz. En los smartphones aún no es conversacional en la misma forma, y el sistema no permite la fluidez que se ve en el vídeo. Para lanzar el modo entre español e inglés habría que decir "Hey Google, be my Spanish interpreter", y en ese momento todo lo que se escuchara en ambos idiomas sería traducido, reproducido en alto y mostrado para los interlocutores.

Los Pixel Bugs fueron el primer paso de la traducción de Google en otros dispositivos.

Además, la función del Traductor de Google permite muchos más idiomas de su base de datos en la función de Conversación, mientras que el modo intérprete solo permite 27 idiomas, lo que da idea de su mayor complejidad. Son el árabe, chino, checo, danés, holandés, inglés, finlandés, francés, alemán, griego, hindi, húngaro, indonesio, italiano, japonés, coreano, polaco, portugués, rumano, ruso, eslovaca, español, sueco, tailandés, turco, ucraniano y vietnamita.

Como vemos, en la lista no están sólo los típicos idiomas de demostraciones, sino que aparecen varios que en su gramática cuentan con construcciones muy complejas y difíciles de traducir a otras lenguas. Como podemos ver en el vídeo, la interpretación aún es errática y está lejos de poder ser comparable a la de un humano que domine las lenguas de los interlocutores, pero es un gran paso de ayuda para personal de hotel, que es donde Google lo está lanzando en primer lugar a modo de prueba.

En Xataka

Cuatro conclusiones sobre el mercado de los altavoces "inteligentes"

Las posibilidades son muchas cuando llegue a los smartphones y altavoces inteligentes (que lo recibirán primero cuando se lance oficialmente), sobre todo cuando las culturas de las personas que participan en la conversación están alejadas, y es que en esas ocasiones ni los gestos a veces ayudar a entender mejor al otro.

Hace ya más de cinco años, Twitter comenzó a probar la traducción automática de tuits con Microsoft Translator, el traductor de Bing. Tras varias idas y venidas, el servicio se asentó traduciendo tuits de muchos idiomas al nativo del usuario. La función, sin ser de las estrellas de la red social, es bastante usada, pues en muchas ocasiones, gracias a retuits o noticias de última hora, puede llegar texto ininteligible en, por ejemplo, chino.

La traducción de Bing nunca ha acabado de ser tan buena como la de Google, y parece que en Twitter son conscientes de ello, porque están haciendo pruebas con el Traductor de Google en la versión de iOS según cuenta en la red social Alex Barredo. Aun así, parecen tests A/B, porque no aparece a todos los usuarios y desde cualquier idioma. En la versión de iPad que he probado, por ejemplo, continúa traduciendo Bing.

It looks like Twitter is using Google translation services now instead of Microsoft’s? pic.twitter.com/Bxo1tUWJ2i

— Alex B 📉 (@somospostpc) December 13, 2018

En Genbeta

Hemos probado DeepL, el nuevo traductor que deja en evidencia al de Google

Hacia una mayor integración de idiomas en redes sociales

Las traducciones del Traductor de Google en Twitter para iOS parecen muy buenas, y desde luego, más naturales que las que realiza Microsoft, que en muchos casos parecen sacadas de años atrás. Aun así, quizá habría sido mejor elección DeepL, que como hemos visto, puede superar por mucho la propuesta de Mountain View, ya de por sí buena.

Aunque las traducciones en redes sociales no son novedad, como hemos visto, habiéndolas añadido Facebook por ejemplo en 2011, la realidad es que las conversaciones entre personas que no hablan el mismo o varios idiomas siguen siendo algo raro y prácticamente inexistente, y es una situación que podría mejorar con mejores traducciones que hicieran la conversación totalmente fluida.

Parece que es a donde lleva la traducción con aprendizaje automático. La traducción simultánea de Skype ya muestra ese futuro, e incluso en directo ya es común ver a gente traducir conversaciones con aplicaciones en el móvil. Sin embargo, el modelo no acaba de triunfar donde se supone que la gente ya está totalmente adecuada a ver distintos idiomas. Veremos si estas novedades mejoran en ese sentido.

El traductor de Google sigue buscando añadir funcionalidades para ser una herramienta más eficaz. Desde ahora vamos a contar con algunas capacidades extras: traducción inversa, traducción más común y sinónimos.

Sin duda las mejoras aportan una buena orientación para la difícil tarea de traducir de un idioma a otro, debido a que algunas palabras comparten un significado común, o se escriben igual para expresar dos conceptos completamente diferentes.

Traducción inversa: esta función permite distinguir las traducciones con significados diferentes y poner de manifiesto diferencias sutiles entre palabras similares. Desde ahora encontraremos las traducciones inversas más frecuentes para poder comparar.

Traducción más común (Frequencies): es un indicador que distingue entre traducción más común, infrecuente o rara, que basa sus resultados en el gran número de traducciones que Google emplea para entrenar su sistema.

Sinónimos: las palabras diferentes que comparten un significado común se organizan en grupos de palabras relacionadas, en vez de mostrar una lista, para que sea más fácil identificar el término adecuado.

Por el momento, las nuevas características comentadas sólo están disponibles cuando se traduce del Inglés a cualquier otro idioma. Google asegura que en un futuro cercano estarán disponibles para más idiomas.

Vía | Google Translate Blog

Google intenta, con todos los servicios que lanza, convertirse en la mejor opción entre todas las existentes. A veces lo consigue y a veces no. Con Google Traductor están en un muy buen camino, sobretodo tras la renovación de hace algunos meses.

Lo que se le echaba de menos era añadir algunos idiomas, pues solo tenía 23 disponibles. Eso sí, tiene la ventaja de que traduce entre todos ellos (mejor o peor, pero lo hace). La última actualización le ha añadido 11 idiomas nuevos, entre ellos el catalán.

La lista completa, además de este, se compone de filipino, hebreo, indonesio, letón, lituano, serbio, eslovaco, ucraniano y vietanmita. No puedo confirmar el correcto funcionamiento de todos ellos, pero en el caso del catalán, la traducción es prácticamente perfecta.

Evidentemente, la dificultad de traducir entre catalán y español es mucho menor que entre otras lenguas, debido a que ambos vienen del latín y comparten estructuras gramaticales y gran número de palabras, pero aún así me ha sorprendido el buen resultado de la traducción (con sus correspondientes fallos, claro, pues la traducción automática no es sustituto de un traductor profesional).

Por si tenéis curiosidad por leer Genbeta en catalán ahora podéis hacerlo.

Vía | Caballé. Enlace | Google Traductor.