En una sociedad en la que la traducción es cada vez más necesaria y está cada vez más extendida en todos los ámbitos, la traducción automática (TA) es un buen recurso para saber lo que se está diciendo en otra lengua. Además, son cada vez más los traductores que han introducido estas herramientas en su vida laboral en busca de mejorar su productividad y rendimiento.
Este TFG busca comprobar y analizar cómo funcionan los motores de traducción neuronal con un tipo concreto de textos, relacionados con la política y las elecciones europeas de mayo de 2019, y si ofrecen o no un producto aceptable.
Asimismo, compararemos las traducciones de los motores de TA neuronal y la traducción de la página oficial del Parlamento Europeo con el sistema de categorización de errores MQM (multidimensional quality metrics) y, finalmente, clasificaremos los principales errores de traducción
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