Revisión asistida por ordenador de traducciones - OpenTranslation

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José Ignacio Perea Sardón tud mínima de treinta y dos caracteres, sin intercalación ni restricción de etiquetas se muestran en la tabla 34. Proyecto Segmentos Advertencias 204 Segmentos/ advertencias Errores % errores/ advertencias Mozilla 3814 5 762,80 0 0,00 Ubuntu 2931 22 133,23 9 40,91 Gnome 7456 20 372,80 3 15,00 OpenOffice 7798 76 102,61 21 27,63 KDE 7374 9 819,33 2 22,22 Otros 7491 21 356,71 3 14,29 Total 36864 153 240,94 38 24,84 Tabla 34. Distribución de advertencias para la coherencia de subsegmentos, por proyecto Los resultados son bastante variables. En consecuencia, la media no es muy representativa de los diferentes proyectos. Mozilla es un caso particular en el que el número de advertencias es muy reducido y no se consigue detectar ningún error. Ubuntu y OpenOffice presentan muy buenos resultados, alrededor del 30% de detección de errores, mientras que en los demás proyectos el porcentaje de errores detectados por advertencias oscila en torno al 15%. Categoría Coherencia Error traducción Terminología Lenguaje Exactitud Ilustración 38. Distribución de los errores de coherencia en la traducción de los subsegmentos, por categoría de error
Revisión asistida por ordenador de traducciones La ilustración 38 muestra la distribución por categorías de error de coherencia en la traducción de los subsegmentos. Los errores de lenguaje siguen siendo una parte importante, pero predominan los errores de exactitud y, en mucha menor medida, también los de traducción y coherencia. 5.1.3. Etiquetas El concepto de etiqueta, que aquí se utiliza en sentido general, admite varias definiciones que tienen en común el objetivo de comprobar que una determinada secuencia de caracteres (caracterizada por la identificación de los caracteres iniciales y los finales) que aparece en el original también aparece en la traducción. Por ello, la operación de análisis de etiquetas de una traducción puede aplicarse de varias maneras. No obstante, para simplificar la exposición, y ante la importancia de los lenguajes de marcas basados en el SGML 23 del que derivan el HTML y el XML, aquí nos limitaremos a comprobar las etiquetas de estos lenguajes, es decir, las que comienzan con un corchete angular de apertura, . A diferencia del pretratamiento utilizado para la mayoría de las operaciones destinadas a detectar errores ortográficos y gramaticales, en este caso sólo es preciso aplicar un menor número de operaciones al texto, ya que los elementos por comprobar están delimitados claramente y basta con eliminar los segmentos que no contienen una traducción propiamente dicha (es decir, los que contienen datos sobre la traducción, como los nombres y las direcciones de correo electrónico de los traductores). En esta ocasión, OpenOffice es un caso particular, ya que incluye un gran número de etiquetas con texto traducible en su interior, como muestra el ejemplo 79. O Query Wizard T Asistente para consultas Ejemplo 79. Texto traducible en el interior de una etiqueta Si no se efectúa un pretratamiento adecuado, aparecerá un número muy elevado de advertencias poco útiles. Para evitar estos falsos positivos se ha optado por eliminar de la traducción todo texto comprendido entre las secuencias de caracteres \" y \". La tabla 35 resume las operaciones de pretratamiento realizadas en este caso para cada proyecto: 23 Lenguaje de Marcas Generalizado Estándar o Standard Generalized Markup Language 205
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