Revisión asistida por ordenador de traducciones - OpenTranslation

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José Ignacio Perea Sardón Proyecto 184 Total de token N.º de palabras desconocidas Densidad token/ advertencias N.º de errores detectados % errores/ advertencias Mozilla 24080 92 261,74 13 14,13 Ubuntu 69832 300 232,77 115 38,33 Gnome 53535 235 227,81 22 9,36 OpenOffice 118047 220 536,58 46 20,91 KDE 51035 288 177,20 78 27,08 Otros 82120 475 172,88 89 18,74 Total 398649 1610 247,61 363 22,55 Tabla 20. Distribución de advertencias por proyecto de traducción para la comprobación de errores de ortografía 5.1.1.3. Condiciones gramaticales Conviene analizar las condiciones gramaticales tras actualizar el diccionario, ya que estas condiciones utilizan las etiquetas gramaticales para detectar posibles errores. Por tanto, cuanto más precisa sea la información gramatical de las etiquetas, tanto mayor el número de errores que se puede detectar y tanto menor la cantidad de falsos positivos, lo que agiliza el análisis de los resultados. La tabla 21 resume los resultados de la comprobación gramatical en cada uno de los proyectos. Proyecto Segmentos Advertencias Segmentos/ advertencias Errores % errores/ advertencias Mozilla 3814 14 272,43 7 50,00 Ubuntu 2931 125 23,45 61 48,80 Gnome 7456 99 75,31 37 37,37 OpenOffice 7798 84 92,83 48 57,14 KDE 7374 80 92,18 39 48,75 Otros 7491 105 71,34 54 51,43 Total 36864 507 72,71 246 48,52 Tabla 21. Distribución de advertencias por proyecto de traducción para las condiciones gramaticales
Revisión asistida por ordenador de traducciones La densidad de advertencias por segmentos –que se calcula dividiendo el número de advertencias entre el número total de segmentos– presenta cierta regularidad, oscilando en torno a 80, salvo en dos casos extremos: en Mozilla es inusualmente alta (más de 270 segmentos/advertencia) y en Ubuntu es excepcionalmente baja (poco más de 20 segmentos/advertencia). Más regular resulta el porcentaje de advertencias que permite detectar un error, que oscila entre el 35 y el 65%. La tabla 21 muestra las cantidades globales de advertencias generadas por todas las condiciones objeto de análisis. Algunas de estas condiciones funcionan mejor que otras, por lo que, si no se dispone de mucho tiempo, puede ser adecuado primar unas sobre otras. A continuación se detallan las advertencias, falsos positivos y errores detectados en dos grupos generales de condiciones gramaticales: las relacionadas con concordancias y las relacionadas con colocaciones poco habituales (tabla 22). Grupo de condiciones Advertencias Falsos positivos Errores % errores/ advertencias Concordancia 146 34 112 76,71 Colocaciones 361 215 146 40,44 Tabla 22. Distribución de advertencias por grupo de condiciones gramaticales Las cifras indican que las reglas empleadas para detectar errores de concordancia resultan mucho más precisas que las que detectan colocaciones poco habituales ya que, mostrando aproximadamente la tercera parte de advertencias, consiguen detectar un número similar de errores, con un porcentaje de recuperación de errores cercano al 80%, es decir, prácticamente el doble del porcentaje de recuperación de errores que las colocaciones. Aun así, el número de errores detectados por las colocaciones poco habituales es globalmente superior en aproximadamente un 30% al número de errores detectados solamente con las concordancias, por lo que, si se dispone de tiempo, el análisis de colocaciones poco habituales puede ser bastante más productivo que el de las concordancias. El análisis de los resultados de las condiciones gramaticales también permite detectar errores del etiquetador. Estos errores pueden utilizarse para corregir el diccionario, con dos efectos positivos: mejora la precisión del etiquetador y elimina falsos positivos de los resultados, lo que permite realizar esta comprobación con mayor rapidez en el futuro. Esta operación es delicada, y hay que tener cuidado al actualizar el diccionario para no 185
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