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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74773

    Título
    La eficacia de la inteligencia artificial en la traducción de fichas técnicas de vinos
    Autor
    Pascual Cabrerizo, María
    Martínez Lanzán, Gloria
    Año del Documento
    2024
    Editorial
    Marcial Pons
    Documento Fuente
    Barrientos Báez, Almudena, Martínez-Sala, Alba María, Caldevilla Domínguez, David (eds.) Caer en la red con inteligencia (artificial) Madrid, Marcial Pons, 2024, p. 291-300
    Resumen
    En el último año, la inteligencia artificial ha impactado muchas áreas, incluida la traducción, con herramientas de traducción automática (TA) cada vez más precisas. La TA neuronal ha mejorado tanto que muchos traductores están migrando hacia la posedición. Sin embargo, su eficacia varía según el tipo de texto y la combinación de lenguas. Este estudio analiza su desempeño en la traducción de fichas técnicas de vinos del español al inglés, un género ampliamente traducido por su función informativa en el comercio vitivinícola. Con un enfoque descriptivo y cualitativo, se recopilaron fichas de la DO Rioja y el Valle de Napa, traducidas con DeepL y Google Translate sin edición previa. Se compararon con los originales para evaluar calidad, identificar errores y detectar patrones recurrentes. Los resultados muestran que las traducciones son generalmente aceptables, aunque reflejan la estructura del idioma original. También se observaron errores frecuentes, especialmente en la terminología vitivinícola, con mayor incidencia en Google Translate que en DeepL.
    Palabras Clave
    traducción automática
    géneros textuales
    ficha técnica de vino
    ISBN
    978-84-1381-793-4
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/74773
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    embargoedAccess
    Aparece en las colecciones
    • DEP27 - Capítulos de monografías [51]
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    Ficheros en el ítem
    Nombre:
    R1-TA-IA.pdfEmbargado hasta: 2027-02-01
    Tamaño:
    2.433Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalLa licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

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