Revisión asistida por ordenador de traducciones - OpenTranslation

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José Ignacio Perea Sardón En todos estos casos, se pueden aprovechar las funciones de sustitución de cadenas de texto de PETRA REV comentadas en § 4.1.2.1.1. Dado que dichas modificaciones deben realizarse antes de aplicar las funciones de comprobación propiamente dichas cuyos resultados se desea mejorar, en adelante se alude al conjunto de estas modificaciones como pretratamiento. Los caracteres y las cadenas que desempeñan estas funciones son propias de cada proyecto, dado que no es recomendable aplicar las mismas modificaciones a todo el texto. Así pues, debe elegirse un pretratamiento distinto para cada proyecto. La tabla 16 indica los cambios introducidos en cada uno. Mozilla Gnome \n _ 178 Sustituida por Eliminado translator‐credits Ubuntu OpenOffice translator‐credits \n \t Segmento eliminado Sustituida por Sustituida por KDE Otros Your emails Your names \n \t & Segmento eliminado Segmento eliminado Sustituida por Sustituida por Eliminado \t \n _ ~ \n translator‐credits Your emails Your names \t \n _ Segmento eliminado Sustituida por Sustituida por Eliminado Eliminado Sustituido por Segmento eliminado Segmento eliminado Segmento eliminado Sustituida por Sustituida por Eliminado Tabla 16. Modificaciones de la traducción, según el proyecto Realizadas estas sustituciones y eliminaciones, el número de token que se consigue etiquetar asciende considerablemente, especialmente en los proyectos Ubuntu, Gnome y KDE. La media global se eleva hasta el 99,11%, más de medio punto por encima del porcentaje etiquetado en el texto sin modificar y cubre prácticamente la mitad de las palabras que antes no era posible etiquetar (tabla 17).
Revisión asistida por ordenador de traducciones Antes Después Proyecto Total token Etiquetados % Total token Etiquetados % Diferenc. Mozilla 24052 23809 98,99 24080 23865 99,11 0,12 Ubuntu 73397 71659 97,63 69832 69308 99,25 1,62 Gnome 54711 53470 97,73 53535 52928 98,87 1,13 OpenOffice 118045 117484 99,52 118047 117543 99,57 0,05 KDE 51838 50296 97,03 51035 50393 98,74 1,72 Otros 82139 80495 98,00 82120 81060 98,71 0,71 Total 404182 397213 98,28 398649 395097 99,11 0,83 Tabla 17. Token etiquetados antes y después del pretratamiento Estas cifras indican ya un porcentaje razonable de token etiquetados, aunque también hay que tener en cuenta que el etiquetador ha seguido el criterio de no asignar etiqueta alguna a las palabras escritas incorrectamente. Dado que todos los proyectos tienen un número considerable de errores de ortografía o mecanografiado, las cifras de palabras etiquetadas mostradas en la tabla 17 serían considerablemente superiores si todas las palabras se hubieran escrito correctamente. 5.1.1.2. Errores de ortografía o mecanografiado La lista de palabras que el etiquetador no ha podido reconocer tiene una doble utilidad. Por una parte, indica de manera reducida y bastante precisa las palabras que no aparecen en el diccionario del etiquetador. Así, si se aplica a esta lista el corrector ortográfico de cualquier procesador de texto (por ejemplo, el del OpenOffice Writer), es posible detectar con rapidez las palabras mal escritas. Si esta misma operación se realizase directamente sobre el texto de la traducción se tardaría mucho más, ya que la lista excluye muchos elementos que demandan la atención del usuario al usar el corrector. Estos elementos, que no suelen obrar en los diccionarios de los correctores ortográficos, son los siguientes: Elementos que aparecen en la traducción igual que en el original. Estos elementos se marcan directamente como nombres propios. Por ejemplo, el comando sudo. Elementos que comienzan por mayúsculas. Estos elementos también se etiquetan directamente como nombres propios. Por ejemplo, muchos términos geográficos, como Groenlandia. 179
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