Traducción automática neuronal y traducción automática estadística
El objetivo de este trabajo es determinar la percepción, la productividad y el esfuerzo posterior a la edición (en términos de tiempo y número de ediciones) de seis traductores al utilizar sistemas de traducción automática estadística (TAE) y neuronal (TAN). Nos centramos en cómo los traductores per...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repositorio: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:202425 |
| Acesso em linha: | https://ddd.uab.cat/record/202425 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Traducció automàtica -- Avaluació Traducció automàtica -- Mètodes estadístics Traductors -- Control de qualitat Productivitat -- Mesurament Traducció -- Innovacions tecnològiques Xarxes neuronals (Informàtica) |
| Resumo: | El objetivo de este trabajo es determinar la percepción, la productividad y el esfuerzo posterior a la edición (en términos de tiempo y número de ediciones) de seis traductores al utilizar sistemas de traducción automática estadística (TAE) y neuronal (TAN). Nos centramos en cómo los traductores perciben TAE y TAN para conocer cuál prefieren. Para ello utilizamos datos reales sobre los tiempos y las distancias de posedición. Se realizaron varias pruebas con Dynamic Quality Framework (DQF) utilizando la TA de Google Neural Machine y Microsoft Translator (TAE). Los resultados mostraron que los traductores prefieren considerablemente el motor de TAN sobre el de TAE |
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