Desde que Chomsky publicara la Teoría de Principios y Parámetros (1981), donde propone varios parámetros lingüísticos, uno de los más estudiados es el denominado Parámetro pro-drop o Parámetro del sujeto nulo, que describe los idiomas que admiten la presencia o elisión del pronombre personal o sujeto en las oraciones versus el Parámetro no pro-drop, que obliga a la inclusión del sujeto expreso. Sin embargo, la no obligatoriedad del sujeto léxico solo se dará en caso de que la información que

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... e facilitar se dé por otro elemento oracional, que suele ser la flexión verbal (Chomsky, 1981; Rizzi, 1982). La causa de que un idioma sea o no pro-drop se sustenta, según el Principio de Uniformidad Morfológica (PUM) (Jaeggli y Safir, 1989), en que la lengua se muestre uniforme en su flexión verbal. Entre los lenguajes pro-drop se incluyen la mayoría de las lenguas romances, siendo el francés una excepción (Dryer, 2013). El género de estos sujetos elípticos (él-ella, nosotros-nosotras, etc.), sin embargo, queda en suspense y se deduce únicamente por el contexto, no por la oración en sí. Esto conforma un obstáculo para la traducción automática neuronal (TAN) que, con frecuencia, analiza la oración como unidad. En el presente trabajo vamos a analizar el tratamiento que DeepL, programa gratuito para la TAN, da a los sujetos nulos del español hacia dos idiomas romances: francés e italiano, el primero no pro-drop y el segundo pro-drop. Para ello, hemos usado como corpus el primer capítulo del libro «La ciudad y los perros» del premio Nobel de Literatura Mario Vargas Llosa. Este análisis, dividido en casos de sujetos/pronombres nulos en sintagma nominal (SN) y en sintagma verbal (SV), permitirá a los usuarios de este programa ser conscientes de los errores que comete en los casos de ambigüedad por sujeto nulo y, por ende, comprender mejor el funcionamiento de este.