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dc.contributor.advisorSuárez de la Torre, María Mercedesspa
dc.contributor.authorTeneche Sánchez, María Fernandaspa
dc.date.accessioned2020-03-25T16:14:29Zspa
dc.date.available2020-03-25T16:14:29Zspa
dc.date.issued2014spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/90spa
dc.description.abstractEl presente artículo expone los resultados de una evaluación sobre cómo el programa informático de Traducción Automática (TA) Google Translator traduce UFE eventivas. Para llevar a cabo el estudio se seleccionó un corpus de textos especializados paralelos del dominio de las Energías Renovables. Se utilizó la herramienta Antconc 3.2.0w para la identificación de las unidades de análisis y sus respectivos contextos y la Traducción de Referencia (TR) del corpus paralelo para su análisis. Los resultados llevan a pensar que las UFE eventivas por estar compuestas por palabras de uso general que toman una connotación especializada al inscribirse en un área específica del conocimiento son apropiadas para ingresar al traductor automático, sin embrago, éste tiende a traducir manteniendo el patrón de la lengua de origen (LO).spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.sourceUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.sourceRepoUAM-UAMspa
dc.titleEvaluación de tres traductores automáticos en línea cuando traducen unidades especializadas eventivas (Español-Inglés)spa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
thesis.degree.nameMagister en traducciónspa
thesis.degree.grantorUniversidad Autónoma de Manizalesspa
thesis.degree.levelMaestríaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de estudios sociales y empresariales. Maestría en traducciónspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríaspa
dc.publisher.placeManizalesspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.subject.proposalTraduccionesspa
dc.subject.proposalMáquinas traductorasspa
dc.subject.proposalTraducción e interpretación-Enseñanzaspa
dc.subject.proposalTraductores-Práctica profesionalspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.facultyFacultad de estudios sociales y empresarialesspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.description.abstractengThis article presents the results of an evaluation on how the Google Translator Machine Translation (TA) software translates eventual UFEs. To carry out the study, a corpus of parallel specialized texts from the domain of Renewable Energies was selected. The Antconc 3.2.0w tool was used to identify the units of analysis and their respective contexts and the Reference Translation (TR) of the parallel corpus for its analysis. The results lead us to think that the eventual UFE, because they are composed of words of general use that take on a specialized connotation when enrolling in a specific area of ​​knowledge, are appropriate to enter the automatic translator, however, it tends to translate maintaining the pattern of source language (LO).eng
dc.subject.keywordTranslationseng
dc.subject.keywordTranslating machineseng
dc.subject.keywordTranslation and interpretation-Teachingeng
dc.subject.keywordTranslators-Professional practiceeng
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