Traducción asistida por ordenadorAnálisis contrastivo de las coincidencias parciales fuzzy matches en los pares de lenguas español-francés, francés-español y árabe-español mediante transformaciones semántico-sintácticas

  1. DJABRI, SOUHILA
Dirigida por:
  1. Ruslan Mitkov Director/a
  2. Gloria Corpas Pastor Director/a

Universidad de defensa: Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante

Fecha de defensa: 26 de abril de 2022

Tribunal:
  1. Esteban Tomás Montoro del Arco Presidente/a
  2. Flor Mena Martínez Secretario/a
  3. Estefanía Flores Acuña Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 714153 DIALNET lock_openRUA editor

Resumen

Las memorias de traducción son el principal componente de los sistemas de traducción asistida por ordenador, almacenan los segmentos anteriores y permiten ahorrar tiempo al recuperar traducciones desde la base de datos por medio de coincidencias de varios tipos, como las coincidencias parciales, que se calculan mediante algoritmos como la distancia de edición. Sin embargo, varios estudios han demostrado las deficiencias de estos sistemas y las dificultades en la recuperación de datos o la obtención de un grado de coincidencia alto, especialmente después de la aplicación de transformaciones sintácticas y semánticas como el cambio de voz activa por voz pasiva, el cambio de orden de las palabras, la sustitución de una palabra por un sinónimo o por un pronombre personal. Esta tesis doctoral ofrece la posibilidad de mejorar estas coincidencias gracias a la identificación de los límites o las dificultades sintácticas y semánticas que afronta una memoria de traducción gracias a la aplicación de diez tipos de transformación en distintas combinaciones lingüísticas: español-francés, francés-español y árabe-español por una parte y presenta los resultados de un estudio piloto donde analizamos los datos cualitativos y cuantitativos de cuestionarios realizados con traductores profesionales de español, francés y árabe, por otra, con el fin de mejorar la eficacia de las memorias de traducción y explorar todas las posibilidades para integrar más procesamiento lingüístico a partir de diez tipos de transformación. Los resultados son alentadores y nos han permitido conocer el proceso de traducción en sí, a partir de lo cual proponemos una herramienta de procesamiento o de preedición para mejorar los procesos de recuperación de datos.