2026-04-28T19:38:53Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/request

oai:uvadoc.uva.es:10324/838802026-03-30T19:01:44Zcom_10324_1174com_10324_931com_10324_894col_10324_1343

Ortego Antón, María Teresa Honra Serrano, Carolina 2026-03-30T10:11:14Z 2026-03-30T10:11:14Z 2026 2222-01-31 Pérez Carrasco, Míriam y Miriam Seghiri (Eds.). Nuevos enfoques en traducción científica, técnica y agroalimentaria. Berlín: Peter Lang, 2006, p. 197-218. 9783631929735 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/83880 197 218 Nuevos enfoques en traducción científica, técnica y agroalimentaria Producción Científica as industrias agroalimentarias ubicadas en las 􀀁reas despobladas del sur de Europa demandan servicios de traducci􀀀n y de redacci􀀀n multilingüe para poder comercializar sus productos en el exterior. Teniendo en cuenta su perfil y sus dimensiones, nunca podrían acometer la adaptaci􀀀n al exterior sin el apoyo de una tecnología que agilice y simplifique los procesos de traducci􀀀n y de redacci􀀀n multilingüe (Ortego Ant􀀀n, 􀀍􀀎􀀌􀀏). En este contexto, la traducci􀀀n autom􀀁tica surge como una opci􀀀n prometedora, de manera que en este trabajo pretendemos comprobar si el producto resultante de los sistemas de traducci􀀀n autom􀀁tica neuronal de un formulario del sector agroalimenta-rio trasvasado del inglés al español puede dar resultados aceptables que se asemejen a la calidad ofrecida por la traducci􀀀n humana. Para ello, seleccionamos una muestra de an􀀁lisis que se corresponde con un formulario de solicitud de certificaci􀀀n vegana y vegetariana que se procesar􀀁 en una selecci􀀀n de sistemas de traducci􀀀n autom􀀁tica neuronal. El producto resultante ser􀀁 evaluado para detectar los errores de traducci􀀀n bas􀀁ndonos en la métrica MQM adaptada por Ortiz (􀀍􀀎􀀌􀀐) y empleada en trabajos previos (Viver Sorolla y Ortego Ant􀀀n, 􀀍􀀎􀀍􀀎) para, a continuaci􀀀n, poseditar los segmentos y ob-tener la distancia de edici􀀀n o de Levenshtein (S􀀁nchez Ramos y Rico Pérez, 􀀍􀀎􀀍􀀎, p􀀁gs. 􀀑􀀒–􀀓􀀎). Con los resultados obtenidos podremos vislumbrar qué sistema de traducci􀀀n autom􀀁tica neuronal ofrece mejores resultados y si dichos sistemas pueden constituir una posible soluci􀀀n para las empresas agroalimentarias. Este trabajo se ha realizado en el marco de los proyectos nacionales de I+D titulados «Lenguajes naturales controlados, comunicación colaborativa y producción textual bilingüe en entornos 3.0.» (PID2020-114064RB-I00), coordinado por la Dra. Noelia Ramón García (Universidad de León), y «VIP II» (PID2020-112818GB-I00), coordinado por la Dra. Gloria Corpas Pastor (Universidad de Málaga). Asimismo, se integra parcialmente en el seno de los proyectos «INMOCOR (Ref. P20_00109)», coordinado por la Dra. Míriam Seghiri (Universidad de Málaga); «NEUROTRAD», coordinado por la Dra. Cristina Toledo Báez (Universidad de Málaga); y «TorreznoTRAD (PROYEMER-2021–28)», coordinado por la Dra. María Teresa Ortego Antón (Universidad de Valladolid). application/pdf spa Peter Lang info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Peter Lang Traducción Interpretación Agroalimentación traducción automática neuronal, posedición, agroalimentación, inglés, español 5701.09 Traducción Automática La traducción automática inglés-español aplicada a los formularios de la industria agroalimentaria info:eu-repo/semantics/bookPart info:eu-repo/semantics/publishedVersion