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Traducción
automática y
terminología en el
ámbito de las
migraciones
ECETT-PaCor 2018
Universidad Complutense
7 de noviembre 2018
F. Contreras y C. Rico, Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, Universidad Europea
2
@celiaricoperez @fercobla
@celiaricoperez @fercobla
Estructura del taller
Primera parte
• Traducción automática de un texto del ámbito migratorio
• Posedición del texto
Segunda parte
• Identificación de problemas terminológicos
• Resolución de problemas terminológicos con la plataforma
Humanterm http://www.humantermuem.es/
5
@celiaricoperez @fercobla
1. Descargar el texto que vamos a traducir:
https://es.slideshare.net/celiarico/ecettpacor-2018
2. Traducir el archivo con MateCat: https://www.matecat.com/
3. Hacer una posedición rápida de la traducción:
Finalidad: traducir textos para recabar información o para circulación restringida
(textos clasificados con “for information only”)
• Realizar estrictamente la cantidad mínima de correcciones
Documentos a poseditar tienen un ciclo corto de vida útil:
• La información de los documentos es perecedera
• La información no es para divulgación para el público en general
¿Cómo se define la cantidad mínima de correcciones?
• Corrección de los errores más significativos PERO no es la corrección estilística del
texto
Objetivo: corregir los errores más graves para hacer el texto comprensible en cuanto a
la información transmitida
@celiaricoperez @fercobla
Aplica las siguientes reglas de PE
Comprueba que la traducción contiene toda la información
del original
Comprueba si la traducción automática ha añadido algo que
en el original no está. Si es así, hay que borrar esta
información
Corrige todos los errores gramaticales y léxicos únicamente
si dificultan la comprensión de la traducción
Aprovecha al máximo lo que ya está traducido
8
@celiaricoperez @fercobla
Humanterm http://www.humantermuem.es/
10
@celiaricoperez @fercobla
Importancia
técnica
Generación de nuevos
recursos de utilidad en
las Humanidades
Digitales
Puesta en valor objetos
textuales digitales que
ya existen pero que no
pueden reutilizarse en
su actual formato
Creación de
herramientas que
contribuyen a mejorar
los procesos de
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Identificación de casos
de éxito en la
aplicación de la
Traducción Automática
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económica
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del Tercer Sector
Social
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otro modo, quedarían
sin traducir
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recursos digitales en el
Tercer Sector Social
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diferentes actores del
Tercer Sector Social
Beneficia a los
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  • 1. Traducción automática y terminología en el ámbito de las migraciones ECETT-PaCor 2018 Universidad Complutense 7 de noviembre 2018 F. Contreras y C. Rico, Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, Universidad Europea
  • 2. 2
  • 4. @celiaricoperez @fercobla Estructura del taller Primera parte • Traducción automática de un texto del ámbito migratorio • Posedición del texto Segunda parte • Identificación de problemas terminológicos • Resolución de problemas terminológicos con la plataforma Humanterm http://www.humantermuem.es/
  • 5. 5
  • 6. @celiaricoperez @fercobla 1. Descargar el texto que vamos a traducir: https://es.slideshare.net/celiarico/ecettpacor-2018 2. Traducir el archivo con MateCat: https://www.matecat.com/ 3. Hacer una posedición rápida de la traducción: Finalidad: traducir textos para recabar información o para circulación restringida (textos clasificados con “for information only”) • Realizar estrictamente la cantidad mínima de correcciones Documentos a poseditar tienen un ciclo corto de vida útil: • La información de los documentos es perecedera • La información no es para divulgación para el público en general ¿Cómo se define la cantidad mínima de correcciones? • Corrección de los errores más significativos PERO no es la corrección estilística del texto Objetivo: corregir los errores más graves para hacer el texto comprensible en cuanto a la información transmitida
  • 7. @celiaricoperez @fercobla Aplica las siguientes reglas de PE Comprueba que la traducción contiene toda la información del original Comprueba si la traducción automática ha añadido algo que en el original no está. Si es así, hay que borrar esta información Corrige todos los errores gramaticales y léxicos únicamente si dificultan la comprensión de la traducción Aprovecha al máximo lo que ya está traducido
  • 8. 8
  • 10. 10
  • 11. @celiaricoperez @fercobla Importancia técnica Generación de nuevos recursos de utilidad en las Humanidades Digitales Puesta en valor objetos textuales digitales que ya existen pero que no pueden reutilizarse en su actual formato Creación de herramientas que contribuyen a mejorar los procesos de traducción Identificación de casos de éxito en la aplicación de la Traducción Automática Importancia económica Contribuye a la internacionalización del Tercer Sector Social Facilita el acceso a la financiación internacional por parte del Tercer Sector Social Importancia social Facilita la traducción de contenidos que, de otro modo, quedarían sin traducir Facilita el acceso a los recursos digitales en el Tercer Sector Social Contribuye a la colaboración internacional entre los diferentes actores del Tercer Sector Social Beneficia a los destinatarios de las ayudas en el Tercer Sector Social