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| dc.contributor | Torres Vergara, Alejandro | ||
| dc.creator | León Mendoza, Camila Andrea | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-14T12:25:02Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-14T12:25:02Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-14 | |
| Resumen | dc.description | <p>La traducción automática neuronal es un tema de interés en el campo de la traducción ya que puede producir textos de alta calidad en una menor cantidad de tiempo. El objetivo de esta investigación es describir y comparar la morfosintaxis de resúmenes de artículos médicos traducidos del inglés al español por tres traductores automáticos que trabajan con redes neuronales—Traductor de Google, DeepL y Systran—para luego realizar un análisis y determinar cuál es el mejor traductor para este tipo de texto. El propósito de este análisis es facilitar la tarea de los poseditores y proporcionarles los errores más comunes que cometen estos traductores, para así optimizar su trabajo. Para llevar a cabo esta investigación, se diseñó un estudio descriptivo de enfoque mixto, en el que se tradujeron 72 segmentos y se analizaron desde un punto de vista morfosintáctico, clasificando los errores encontrados como menores, graves o críticos -Burchardt y Lommel, 2014-. Los resultados arrojaron que, en cuanto a morfosintaxis, el Traductor de Google es el que traduce resúmenes de artículos médicos de mejor calidad -3 puntos-, seguido de DeepL -4 puntos- y luego de Systran -29 puntos-. Por último, se logró responder la pregunta de investigación</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Neural machine translation is a topic of interest in the translation field since it can produce high-quality texts in less time. The aim of this research is to describe and compare the morphosyntax of abstracts of medical papers translated from English to Spanish by three machine translation systems working with neural networks—Google Translate, DeepL and Systran—in order to carry out an analysis and determine which is the best translator for this kind of text. The purpose of this analysis is to ease the posteditors task and provide them with the most common mistakes that these translators make, so that they can optimize their work. To accomplish this, a descriptive mixed methods study was designed, in which 72 segments were translated and analyzed from a morphosyntactic point of view, classifying the mistakes found as minor, major or critical -Burchardt & Lommel, 2014-. The results revealed that, regarding morphosyntax, Google Translate -3 points- classifies as the software that better translated abstracts of medical papers quality wise, followed by DeepL -4 points- and then Systran -29 points-. Lastly, it was possible to answer the research question</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Licenciado en Lengua Inglesa | |
| Resumen | dc.description | Traductor Inglés - Españoltítulo | |
| Resumen | dc.description | INTERPRETACION-TRADUCCION INGLES ESPAÑOL | |
| Resumen | dc.description | <p>La traducción automática neuronal es un tema de interés en el campo de la traducción ya que puede producir textos de alta calidad en una menor cantidad de tiempo. El objetivo de esta investigación es describir y comparar la morfosintaxis de resúmenes de artículos médicos traducidos del inglés al español por tres traductores automáticos que trabajan con redes neuronales—Traductor de Google, DeepL y Systran—para luego realizar un análisis y determinar cuál es el mejor traductor para este tipo de texto. El propósito de este análisis es facilitar la tarea de los poseditores y proporcionarles los errores más comunes que cometen estos traductores, para así optimizar su trabajo. Para llevar a cabo esta investigación, se diseñó un estudio descriptivo de enfoque mixto, en el que se tradujeron 72 segmentos y se analizaron desde un punto de vista morfosintáctico, clasificando los errores encontrados como menores, graves o críticos -Burchardt y Lommel, 2014-. Los resultados arrojaron que, en cuanto a morfosintaxis, el Traductor de Google es el que traduce resúmenes de artículos médicos de mejor calidad -3 puntos-, seguido de DeepL -4 puntos- y luego de Systran -29 puntos-. Por último, se logró responder la pregunta de investigación</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Neural machine translation is a topic of interest in the translation field since it can produce high-quality texts in less time. The aim of this research is to describe and compare the morphosyntax of abstracts of medical papers translated from English to Spanish by three machine translation systems working with neural networks—Google Translate, DeepL and Systran—in order to carry out an analysis and determine which is the best translator for this kind of text. The purpose of this analysis is to ease the posteditors task and provide them with the most common mistakes that these translators make, so that they can optimize their work. To accomplish this, a descriptive mixed methods study was designed, in which 72 segments were translated and analyzed from a morphosyntactic point of view, classifying the mistakes found as minor, major or critical -Burchardt & Lommel, 2014-. The results revealed that, regarding morphosyntax, Google Translate -3 points- classifies as the software that better translated abstracts of medical papers quality wise, followed by DeepL -4 points- and then Systran -29 points-. Lastly, it was possible to answer the research question</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | sin documento | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-4500/UCC4518_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | Traducción automática | |
| Materia | dc.subject | TRADUCCION DE TEXTOS | |
| Materia | dc.subject | PROCESAMIENTO DE LA INFORMACION | |
| Materia | dc.subject | TRANSLITERACION | |
| Title | dc.title | Análisis morfosintáctico de los resultados de tres traductores automáticos neuronales en la traducción de resúmenes de textos médicos del Inglés al Español | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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