Revisión asistida por ordenador de traducciones - OpenTranslation

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José Ignacio Perea Sardón 5.2. Evaluación Tras optimizar PETRA REV con los resultados de analizar los archivos de la muestra extraída del conjunto de entrenamiento, el siguiente paso es aplicarla, fijados los parámetros en los valores óptimos, a los archivos de la muestra extraída del conjunto de evaluación. 5.2.1. Ortografía y gramática Para localizar los errores de ortografía presentes en el conjunto de evaluación se utiliza el diccionario actualizado con los términos añadidos (cf. § 5.1.1). También se examinan los porcentajes de etiquetado conseguidos antes de actualizar el diccionario, lo que permite hacerse una idea de la mejora derivada de actualizar el diccionario con los términos desconocidos procedentes un texto de características similares. En todos estos casos, se aplicó el pretratamiento del texto descrito en § 5.1.1. Proyecto 232 Con diccionario inicial Con diccionario actualizado Diferencia Total token Token etiquetados % Total token Token etiquetados % % 1 % 2 Mozilla 7618 7467 98,02 7618 7470 98,06 0,04 1,99 Ubuntu 97170 96509 99,32 97170 96566 99,38 0,06 8,62 Gnome 82442 81461 98,81 82442 81637 99,02 0,21 17,94 OpenOffice 67188 66858 99,51 67188 66910 99,59 0,08 15,76 KDE 68675 67765 98,67 68675 67783 98,70 0,03 1,98 Otros 86941 85574 98,43 86941 85575 98,43 0,00 0,07 Total 410034 405634 98,93 410034 405941 99,00 0,07 6,98 Tabla 56. Token etiquetados antes y después de la actualización del diccionario La tabla 56 indica las diferencias entre el etiquetado conseguido con el diccionario inicial y el actualizado. Las diferencias entre los dos se indican tanto respecto al total de token (%1) como respecto al total de token no etiquetados (%2). Por ejemplo, en el caso de Mozilla, antes se etiquetaban 7467 de 7618 token existentes y quedaban sin etiquetar 151. Tras la actualización del diccionario, se etiquetan 7470 de 7618 token y quedan sin etiquetar 148. Es decir, se etiquetan 3 token (151 menos 148) que antes no se etiquetaban. Este número es muy pequeño respecto al número total de token, como indica el primer porcentaje %1=(3/7618)=0,04%. No obstante,
Revisión asistida por ordenador de traducciones respecto al número de token que no se podían etiquetar, es un número apreciable como se refleja en el segundo porcentaje %2=(3/151)=1,98%. Las mejoras tras incorporar los nuevos términos al diccionario son muy dispares y oscilan entre poco más del 0% y el 18% que se logra en el proyecto Gnome. Los porcentajes de etiquetado siguen siendo ligeramente bajos en algunos proyectos, lo que aconsejaría seguir ampliando el diccionario. 5.2.1.1. Errores de ortografía La tabla 57 muestra la distribución de advertencias y errores detectados al comprobar errores ortográficos. Proyecto Segmentos Advertencias Segmentos/ advertencias Errores % errores/ advertencias Mozilla 7618 50 152,36 5 10,00 Ubuntu 97170 379 256,39 110 29,02 Gnome 82442 424 194,44 30 7,08 OpenOffice 67188 156 430,69 32 20,51 KDE 68675 333 206,23 74 22,22 Otros 86941 620 140,23 129 20,81 Total 410034 1962 208,99 380 19,37 Tabla 57. Distribución de advertencias para la comprobación de errores de ortografía, por proyecto de traducción Nuevamente, destaca la densidad de token por advertencias de OpenOffice que, en este caso, supera en más de tres veces la media. A pesar de ello, el porcentaje de errores por advertencias se mantiene prácticamente igual que en la fase de entrenamiento. Para los demás proyectos, se mantienen aproximadamente los mismos resultados obtenidos con el diccionario inicial. 5.2.1.2. Condiciones gramaticales La tabla 58 resume los resultados de comprobar las condiciones gramaticales por proyecto de traducción. 233
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