Análisis comparativo de la traducción automática de metáforas terminológicas pertenecientes a las ciencias de la computación

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2021
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La traducción automática ha sido un gran avance tecnológico de los siglos XX y XXI, el que se ha perfeccionado cada día más. Sin embargo, estas herramientas aún están lejos de la perfección, debido a que aún pueden cometer errores, especialmente en cuanto a la traducción de terminología. En este trabajo se realiza un análisis comparativo sobre la traducción de metáforas terminológicas de las Ciencias de la Computación por parte de los traductores Google Translate y DeepL. En este contexto, el corpus consiste en un texto fuente en inglés y compilado automáticamente por la herramienta en línea Sketch Engine, a partir de la cual se extrajeron sus términos, para luego validarlos o no como metáforas a través del método MIPVU. Posteriormente, dichas metáforas se incluyen en una tabla de Microsoft Excel con su contexto, cuyas traducciones al español se procesan a través de ambos traductores automáticos para conformar los textos meta 1 y 2. Finalmente, se procede a realizar el análisis comparativo en cuanto a la conservación del significado, la estructura interna y, por lo tanto, la adecuación de acuerdo a las traducciones generadas por ambos traductores automáticos. Una vez realizados los análisis, se puede establecer si Google Translate o DeepL traduce mejor que el otro traductor las metáforas terminológicas de la muestra, y también los errores de traducción que se presentan en las metáforas terminológicas que no se traducen adecuadamente. En el caso particular de esta investigación y de la muestra, DeepL resultó ser aquel que posee una mayor cantidad de traducciones adecuadas respecto a la muestra del estudio, y en el caso de las inadecuaciones, predominaron los errores de precisión y terminología.
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Tesis (Magíster en Traducción)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021
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