The Greatest Guide To Traducción Automática
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Ahí está la clave. Lo que hay que tener presente es que es necesario garantizar una calidad que a las personas que vayan a leer el contenido les parezca bien».
Algunos sistemas consiguen una mayor calidad ofreciendo vías específicas de intervención humana; por ejemplo, le dan al usuario la posibilidad de identificar los nombres propios incluidos en el texto.
El hecho de comparar los diferentes tipos de mistake presentes en las TH y la TA ha permitido analizar la conveniencia de incorporar esta última a la formación en traducción jurídica e identificar las competencias que podrían potenciarse con un enfoque de esta naturaleza.
Si hace apenas unos años todo el mundo se burlaba de la calidad de las traducciones del traductor de Google, hoy la historia es diferente. Compruébalo tú mismo y luego regresa a este artículo.
) se basa en la probabilidad de que una palabra o conjunto de palabras sea la traducción de otra para establecer equivalencias entre lenguas. Tiene la ventaja de que la programación es más rápida que la de RBTM y el resultado es menos literal. Sin embargo, es un modelo difícil de mantener, ya que el motor debe ser entrenado periódicamente y necesita millones de palabras para crear su corpus bilingüe.
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Los distintos tipos de programas de traducción automática utilizan mecanismos diferentes para encontrar las palabras y frases más adecuadas para producir un texto comprensible en el idioma de destino. Estos mecanismos evolucionan constantemente y son cada vez más sofisticados y eficaces.
Cuando los comerciantes minoristas se vieron obligados a cerrar sus tiendas físicas durante la pandemia de COVID-19, el comercio electrónico se convirtió en su auténtico salvavidas. Pronto descubrieron que su cartera de clientes ya no se limitaba a los viandantes que pasaban por delante de su escaparate ni a una zona geográfica concreta.
Vincent Henderson dirige los equipos de producto y desarrollo de Lionbridge. Su trabajo se centra en las distintas formas de usar la tecnología y la IA para analizar, evaluar, procesar y generar contenido para todo el mundo.
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La traducción automática basada en el contexto utiliza técnicas basadas en hallar la mejor traducción para una palabra fijándose en el resto de palabras que la rodean, básicamente este método se basa en tratar el texto en unidades de entre 4 y 8 palabras, de manera que se traduce cada una de ellas por su traducción al idioma destino, y se eliminan las traducciones que han generado una "frase" sin sentido.
La traducción automática basada en reglas Traducción Automática se puede personalizar para un sector o tema específico. Es predecible y proporciona una traducción de calidad. Sin embargo, los resultados son deficientes si el texto de origen tiene errores o utiliza palabras que no están presentes en los diccionarios incorporados.
La traducción automática basada en ejemplos se caracteriza por el uso de un corpus bilingüe como principal fuente de conocimiento en tiempo real. Es esencialmente una traducción por analogía y puede ser interpretada como una implementación del razonamiento por casos foundation empleado en el aprendizaje automático, que consiste en la resolución de un problema basándose en la solución de problemas similares.
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