El uso de ChatGPT como herramienta para el reconocimiento de errores antes de la posedición humana del texto “Information for parent(s)/guardian or legally authorized representative”

Descripción del Articulo

En la actualidad, el uso de los traductores automáticos neuronales ha dado paso al incremento en la demanda de servicios de posedición en la industria de la traducción. El acceso a los traductores automáticos neuronales ha traído consigo varios beneficios respecto a la productividad del traductor y...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Huayllas Salazar, Angel Adrian, Leonardo Perez, Yazmin Mercedes
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/682187
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/682187
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:ChatGPT
Traducción automática neuronal
DeepL
Modelo de lenguaje de gran tamaño
Neural machine translation
Large language model
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#6.02.01
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#6.00.00
Descripción
Sumario:En la actualidad, el uso de los traductores automáticos neuronales ha dado paso al incremento en la demanda de servicios de posedición en la industria de la traducción. El acceso a los traductores automáticos neuronales ha traído consigo varios beneficios respecto a la productividad del traductor y los márgenes de rentabilidad para el proveedor de servicios de traducción o posedición. En esta industria, la inteligencia artificial es una tecnología que se emplea para la traducción y posedición de textos. Los investigadores se enfocarán en la inteligencia artificial aplicada a los modelos de lenguaje de gran tamaño. En este sentido, se analizarán las respuestas de un modelo de inteligencia artificial —que en este caso es ChatGPT— en el reconocimiento de errores producidos por un traductor automático como paso previo al proceso de posedición. Para esto, se llevarán a cabo tres etapas de análisis. En primer lugar, los investigadores realizarán un reconocimiento y análisis de los errores de la traducción automática neuronal (DeepL) a nivel léxico-semántico, morfosintáctico y estilístico-pragmático del texto “Information for parent(s)/guardian or legally authorized representative”. En segundo lugar, se utilizará ChatGPT para replicar el proceso de la primera etapa con el mismo texto. Finalmente, se compararán ambos resultados para mostrar algunos de los aciertos y las limitaciones de ChatGPT como una herramienta que facilita el siguiente paso: la posedición.
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