Revisión asistida por ordenador de traducciones - OpenTranslation

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José Ignacio Perea Sardón Grado N.º % Grado N.º % Grado N.º % Grado N.º % 252 1 ‐ 1 1970 55,07 4 ‐ 5 6 0,17 14 ‐ 8 1 0,03 12 ‐ 0 1 0,03 1 ‐ 0 359 10,04 6 ‐ 5 5 0,14 6 ‐ 1 1 0,03 0 ‐ 4 1 0,03 2 ‐ 2 268 7,49 7 ‐ 7 5 0,14 8 ‐ 9 1 0,03 18 ‐ 0 1 0,03 2 ‐ 1 227 6,35 7 ‐ 6 4 0,11 9 ‐ 11 1 0,03 0 ‐ 6 1 0,03 0 ‐ 1 102 2,85 7 ‐ 5 4 0,11 15 ‐ 12 1 0,03 16 ‐ 0 1 0,03 1 ‐ 2 64 1,79 8 ‐ 6 4 0,11 15 ‐ 7 1 0,03 11 ‐ 0 1 0,03 3 ‐ 3 62 1,73 1 ‐ 4 4 0,11 36 ‐ 21 1 0,03 22 ‐ 0 1 0,03 3 ‐ 1 45 1,26 1 ‐ 5 4 0,11 7 ‐ 4 1 0,03 17 ‐ 0 1 0,03 0 ‐ 2 39 1,09 4 ‐ 0 4 0,11 23 ‐ 18 1 0,03 23 ‐ 1 1 0,03 2 ‐ 0 37 1,03 7 ‐ 0 4 0,11 11 ‐ 14 1 0,03 18 ‐ 1 1 0,03 1 ‐ 3 30 0,84 8 ‐ 7 3 0,08 5 ‐ 7 1 0,03 12 ‐ 6 1 0,03 4 ‐ 4 29 0,81 8 ‐ 0 3 0,08 10 ‐ 8 1 0,03 18 ‐ 3 1 0,03 2 ‐ 3 28 0,78 7 ‐ 3 3 0,08 14 ‐ 6 1 0,03 17 ‐ 1 1 0,03 3 ‐ 2 28 0,78 7 ‐ 1 3 0,08 14 ‐ 7 1 0,03 2 ‐ 20 1 0,03 4 ‐ 3 19 0,53 6 ‐ 7 2 0,06 19 ‐ 28 1 0,03 37 ‐ 1 1 0,03 5 ‐ 2 18 0,5 16 ‐ 10 2 0,06 18 ‐ 12 1 0,03 8 ‐ 8 1 0,03 4 ‐ 2 14 0,39 6 ‐ 2 2 0,06 2 ‐ 12 1 0,03 23 ‐ 4 1 0,03 0 ‐ 0 13 0,36 15 ‐ 9 2 0,06 9 ‐ 10 1 0,03 8 ‐ 1 1 0,03 3 ‐ 4 13 0,36 8 ‐ 11 2 0,06 17 ‐ 11 1 0,03 5 ‐ 12 1 0,03 5 ‐ 5 11 0,31 6 ‐ 3 2 0,06 19 ‐ 0 1 0,03 12 ‐ 3 1 0,03 6 ‐ 6 10 0,28 8 ‐ 10 2 0,06 8 ‐ 15 1 0,03 11 ‐ 1 1 0,03 4 ‐ 1 9 0,25 2 ‐ 5 2 0,06 19 ‐ 33 1 0,03 0 ‐ 21 1 0,03 2 ‐ 4 8 0,22 4 ‐ 6 2 0,06 19 ‐ 13 1 0,03 20 ‐ 1 0,03 5 ‐ 3 8 0,22 5 ‐ 6 2 0,06 0 ‐ 8 1 0,03 5 ‐ 1 1 0,03 3 ‐ 0 8 0,22 7 ‐ 8 2 0,06 12 ‐ 11 1 0,03 0 ‐ 3 1 0,03 5 ‐ 4 8 0,22 10 ‐ 3 2 0,06 9 ‐ 9 1 0,03 3 ‐ 5 8 0,22 11 ‐ 19 1 0,03 11 ‐ 5 1 0,03 6 ‐ 4 7 0,2 28 ‐ 2 1 0,03 6 ‐ 0 1 0,03 Tabla 75. Distribución de correcciones por número de palabras añadidas/eliminadas La tabla muestra que predominan las correcciones en las que se elimina una palabra y se añade otra. Aun más, en prácticamente el 90% de los casos, los cambios no implican más de seis palabras. Por tanto, la posible interpretación de la mayoría de los cambios puede realizarse analizando un número de elementos bastante pequeño.
5.4. Conclusiones Revisión asistida por ordenador de traducciones Este estudio ha presentado la construcción desde sus cimientos de una herramienta de revisión asistida y su aplicación a un caso práctico, que demuestra que los sistemas de revisión asistida, tales como PETRA REV, constituyen herramientas útiles, capaces de detectar una amplia variedad de errores. De momento, para aprovechar al máximo sus posibilidades es imprescindible disponer de conocimientos avanzados del manejo de la herramienta y, lo que es todavía más importante, del proyecto de traducción al que se desea aplicar. Cuando se cumplen estas condiciones, se puede detectar un elevado número de errores con una inversión reducida de tiempo y esfuerzo, lo que permite al revisor garantizar que se alcanza y supera un mínimo de calidad y también que se logra la máxima precisión terminológica. Todas las funciones que permiten llevar a cabo esta tarea, entre las que sobresalen especialmente las comprobaciones de coherencia, pueden ser útiles en las circunstancias adecuadas. Probablemente, sin embargo, la más versátil y útil sea la memoria de revisión, que constituye un excelente medio en el que depositar la experiencia relativa a un proyecto de traducción y garantizar que se cumplen las normas establecidas. La herramienta ha resultado especialmente adecuada para detectar problemas de ortografía, gramática y terminología. También permite descubrir un número razonable de errores de exactitud y coherencia, aunque, teniendo en cuenta los mecanismos para encontrar estos errores, es de suponer que una traducción pueda incluir errores de estos tipos que resulten ignorados por la herramienta. Para aprovechar al máximo el potencial de PETRA REV y detectar un mayor número de errores, es imprescindible configurar adecuadamente los parámetros de las operaciones y desarrollar los materiales asociados necesarios (tales como el diccionario empleado para realizar el etiquetado o las memorias de revisión de los proyectos). Afortunadamente, se pueden establecer unos valores genéricos para los parámetros de la mayoría de las operaciones que funcionan bien en la mayoría de los casos. Además, una vez afinados estos parámetros para un determinado proyecto, puede aplicarse a diversos conjuntos de textos con resultados similares, como hemos podido comprobar al analizar los resultados de la herramienta sobre la mitad del corpus reservada a evaluación, que son muy similares a los obtenidos durante el entrenamiento, que conlleva un mayor trabajo de personalización. Además de la utilidad práctica de la herramienta, se ha comprobado que es posible formalizar muchas de las comprobaciones llevadas a cabo por 253
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