Sobre la categorización de seem en inglés y su traducción en español. Análisis de un corpus paralelo

[ES] El objetivo principal de este trabajo es categorizar los valores de seem en un corpus paralelo de textos técnicos en lengua inglesa y española. Atendiendo a cuestiones sintácticas y pragmáticas, se establecen varias categorías de esta forma verbal, lo que incluye la división de seem en mecanism...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Alonso Almeida, Francisco, Carrió-Pastor, María Luisa|||0000-0002-3040-5362
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2015
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/78141
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/78141
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Evidencialidad
Modalidad
Traducción
Seem
Evidentiality
Translation
FILOLOGIA INGLESA
Fundamentos teóricos para el procesamiento de la lengua 32067 / W - Programa de doctorado en lenguas y tecnología 2145
Fundamentos teóricos para el procesamiento de la lengua 32067 / X - Máster universitario en lenguas y tecnología 2139
Descripción
Sumario:[ES] El objetivo principal de este trabajo es categorizar los valores de seem en un corpus paralelo de textos técnicos en lengua inglesa y española. Atendiendo a cuestiones sintácticas y pragmáticas, se establecen varias categorías de esta forma verbal, lo que incluye la división de seem en mecanismos evidenciales y epistémicos. Los datos se han tomado del Corpus of English-Spanish software localization de la Universidad de Vigo (LOGALIZA), el cual es una compilación de textos técnicos en lengua inglesa con su traducción al español. Los resultados de nuestros análisis reflejan que la traducción de seem depende, en gran medida, de la reflexión que el traductor hace de esta forma durante el proceso traductológico pero, en general, se concluye que se hace un uso evidencial de la forma seem en un porcentaje alto de casos.