La posedición de traducciones automáticas por los estudiantes de una universidad privada, Lima, 2020

• Autor: Flores Chumbe, Ruth Maria
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/54931
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/54931
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Traducción; Traducción automática; Textos jurídicos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#6.02.01

El presente estudio tuvo como objetivo analizar cómo desarrollan los estudiantes de una universidad privada la posedición de traducciones automáticas de textos jurídicos, Lima, 2020. Con relación a la metodología de esta investigación, se aplicó un enfoque cualitativo, de tipo básico con un nivel descriptivo y como método, el estudio de caso. Asimismo, se emplearon dos técnicas que fueron la entrevista y la documentación para recopilar la información necesaria y alcanzar los objetivos de estudio. Por otro lado, los informantes de esta investigación fueron 5 estudiantes cursando el décimo ciclo de la carrera de traducción e interpretación de una universidad privada, además se utilizaron como instrumentos un guion de entrevista y una prueba para cada uno de los participantes. Seguidamente, se obtuvo como resultados errores de puntuación, de gramática y sintaxis; y de terminología. Sin embargo, no se registraron errores de tiempos verbales. Asimismo, durante la evolución del análisis realizado por los informantes, surgió una nueva categoría emergente, donde se observó un error de tipo de selección lexical. Este estudio concluye que, se encontraron errores de puntuación, de gramática y sintaxis, y de terminología a nivel de todo el texto jurídico, procesado a través de un sistema automático. Por ello, los participantes solucionaron dichos errores mediante el uso de glosarios terminológicos, textos paralelos y diccionarios jurídicos. Así también, se demostró que en el texto origen en español al traducirlo a DeepL para el inglés, el traductor automático respetó los tiempos verbales, sobre todo la voz pasiva, habitual del inglés.