Machine translation and linguistic variation in Spanish: Implications for translator training
DOI:
https://doi.org/10.24310/redit.20.2026.23704Keywords:
Machine Translation, Sociolinguistics, Spanish, Artificial IntelligenceAbstract
The article analyzes how artificial intelligence reflects regional linguistic variation in Spanish in machine translations and examines the findings and their implications for translator training. To do this, a translation task is defined that collects texts from trend reports in English related to technology, clothing, and food. The corpus is translated using DeepL, Google Translate, and ChatGPT in April 2025. A qualitative analysis is presented that identifies errors, linguistic choices, and regional patterns. The results show that, by offering only a single option for translating into Spanish, the comprehension and communicative effectiveness of the target text are compromised. The article reflects on the critical use of machine translation in translator training and its potential as a teaching resource.
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