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dc.contributor.authorRico Pérez, Celia
dc.date.accessioned2024-07-16T09:50:01Z
dc.date.available2024-07-16T09:50:01Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.issn1579-9794
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10396/28700
dc.description.abstractLos referentes culturales constituyen uno de los grandes desafíos para la traducción automática (TA). Pese a existir numerosos estudios ad hoc acerca de esta herramienta, la magnitud de casos en los que se puede aplicar excede los límites de las investigaciones actuales. La TA de las manifestaciones culturales propias de una lengua se enmarca dentro los campos poco explorados hasta el momento. En consecuencia, se muestra la necesidad de revisar los métodos de evaluación que a menudo se emplean para determinar la validez de las traducciones hechas por la máquina y aplicarlo al caso de estos referentes, con especial incidencia en el ámbito migratorio. En esta línea, el artículo presenta una propuesta metodológica para la evaluación basada fundamentalmente en datos cualitativos sobre la fluidez, la precisión y la aceptabilidad de las traducciones automáticas, a los que se añaden datos cuantitativos sobre la percepción de estos mismos criterios. En primer lugar, se contextualizan los referentes culturales en el marco de la TA y la inteligencia artificial. A continuación, se presentan los diferentes métodos de evaluación de evaluación automática y manual, con la definición de una metodología específica para la evaluación de los referentes culturales. Con el fin de ilustrar cómo se puede llevar a la práctica esta metodología, se muestra un caso de evaluación de referentes culturales mediante un estudio exploratorio llevado a cabo con textos administrativos del ámbito migratorio.es_ES
dc.description.abstractCultural references constitute one of the great challenges for machine translation (MT). Despite the existence of numerous ad hoc studies on this technology, the number of cases where it can be applied exceeds the limits of current research. MT of a language's own cultural manifestations is one of the fields that have been little explored so far. Consequently, there is a need to review the evaluation methods often used to determine the validity of the texts produced by MT, with a focus on cultural referents on the field of migration. In this line, the article presents a methodological proposal for MT evaluation which is based primarily on the following qualitative data: fluency, accuracy, and acceptability. To these, quantitative data is added on the perception of these same criteria. First, the cultural references are contextualised in the framework of MT and artificial intelligence. Then, the different evaluation methods of automatic and manual evaluation are presented, with the definition of a specific methodology for the evaluation of cultural references. To illustrate this methodology from a practical point of view, a case of evaluation of cultural references is shown by means of an exploratory study carried out with administrative texts in the field of migration.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUCOPresses_ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_ES
dc.sourceHikma, Vol. 23 N. 01, 87-109 (2024)es_ES
dc.subjectReferentes culturaleses_ES
dc.subjectTraducción automáticaes_ES
dc.subjectEvaluación de la traducciónes_ES
dc.subjectTextos administrativoses_ES
dc.subjectMigraciónes_ES
dc.subjectCultural referenceses_ES
dc.subjectMachine translationes_ES
dc.subjectTranslation evaluationes_ES
dc.subjectAdministrative textses_ES
dc.subjectMigrationes_ES
dc.titleLa traducción automática de los referentes culturales. Propuesta de una metodología de evaluación aplicada a textos del ámbito migratorioes_ES
dc.title.alternativeCultural references and machine translation: a methodology for evaluation. The case of administrative texts in the area of migrationes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.relation.publisherversionhttps://www.uco.es/ucopress/ojs/index.php/hikma/indexes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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