Memoria de traducción

Una memoria de traducción ( TM ) es una base de datos que almacena "segmentos", que pueden ser oraciones, párrafos o unidades oracionales (encabezados, títulos o elementos de una lista) que han sido traducidos previamente, con el fin de ayudar a los traductores humanos . La memoria de traducción almacena el texto de origen y su traducción correspondiente en pares de idiomas llamados "unidades de traducción". Las palabras individuales son manejadas por bases terminológicas y no están dentro del dominio de la TM.

Los programas de software que utilizan memorias de traducción a veces se conocen como administradores de memoria de traducción ( TMM ) o sistemas de memoria de traducción ( sistemas TM , que no deben confundirse con un sistema de gestión de traducción ( TMS ), que es otro tipo de software centrado en la gestión del proceso de traducción).

Las memorias de traducción generalmente se utilizan junto con una herramienta de traducción asistida por computadora (CAT) dedicada, un programa de procesamiento de textos , sistemas de gestión terminológica , un diccionario multilingüe o incluso una salida de traducción automática sin procesar .

Las investigaciones indican que muchas empresas que producen documentación multilingüe utilizan sistemas de memoria de traducción. En una encuesta realizada a profesionales de la lengua en 2006, el 82,5% de las 874 respuestas confirmaron el uso de una memoria de traducción. ^[1] El uso de memoria de traducción se correlacionaba con el tipo de texto caracterizado por términos técnicos y una estructura de oraciones sencillas (técnicas, en menor medida de marketing y financieras), las habilidades informáticas y la repetitividad del contenido. ^[1]

El programa divide el texto de origen (el texto que se va a traducir) en segmentos, busca coincidencias entre los segmentos y la mitad de origen de los pares de origen-destino previamente traducidos y almacenados en una memoria de traducción , y presenta dichos pares coincidentes como coincidencias de traducción completas y parciales . El traductor puede aceptar una coincidencia, reemplazarla con una traducción nueva o modificarla para que coincida con la fuente. En los dos últimos casos, la traducción nueva o modificada se almacena en la base de datos.

Algunos sistemas de memoria de traducción buscan solo coincidencias del 100 %, es decir, solo pueden recuperar segmentos de texto que coincidan exactamente con las entradas de la base de datos, mientras que otros emplean algoritmos de coincidencia difusa para recuperar segmentos similares, que se presentan al traductor con las diferencias marcadas. Los sistemas de memoria de traducción típicos solo buscan texto en el segmento de origen.

La flexibilidad y robustez del algoritmo de coincidencia determinan en gran medida el rendimiento de la memoria de traducción, aunque para algunas aplicaciones la tasa de recuperación de coincidencias exactas puede ser lo suficientemente alta como para justificar el enfoque de coincidencia del 100%.

El traductor deberá traducir manualmente los segmentos que no coincidan con los que se encuentran. Estos segmentos recién traducidos se almacenan en la base de datos, donde se pueden utilizar para traducciones futuras, así como para repeticiones de ese segmento en el texto actual.

Las memorias de traducción funcionan mejor en textos que son muy repetitivos, como los manuales técnicos. También son útiles para traducir cambios incrementales en un documento traducido previamente, como, por ejemplo, cambios menores en una nueva versión de un manual de usuario. Tradicionalmente, las memorias de traducción no se han considerado apropiadas para textos literarios o creativos, por la sencilla razón de que hay muy poca repetición en el lenguaje utilizado. Sin embargo, otros las encuentran valiosas incluso para textos no repetitivos, porque los recursos de base de datos creados tienen valor para las búsquedas de concordancia para determinar el uso apropiado de los términos, para el control de calidad (sin segmentos vacíos) y para la simplificación del proceso de revisión (el segmento de origen y el segmento de destino siempre se muestran juntos mientras que los traductores tienen que trabajar con dos documentos en un entorno de revisión tradicional).

Los gestores de memoria de traducción son los más adecuados para traducir documentación técnica y documentos que contienen vocabulario especializado. Entre sus ventajas se incluyen las siguientes:

• Asegurarse de que el documento esté completamente traducido (las memorias de traducción no aceptan segmentos de destino vacíos)
• Garantizar que los documentos traducidos sean coherentes, incluidas las definiciones, frases y terminología comunes. Esto es importante cuando varios traductores trabajan en un mismo proyecto.
• Permitir a los traductores traducir documentos en una amplia variedad de formatos sin tener que poseer el software normalmente requerido para procesar estos formatos.
• Acelerar el proceso general de traducción; dado que las memorias de traducción "recuerdan" el material traducido previamente, los traductores sólo tienen que traducirlo una vez.
• Reducción de costes en proyectos de traducción a largo plazo; por ejemplo, el texto de manuales, mensajes de advertencia o series de documentos solo necesita traducirse una vez y puede reutilizarse varias veces.
• En el caso de proyectos de documentación de gran tamaño, los ahorros (en tiempo o dinero) gracias al uso de un paquete de MT pueden ser evidentes incluso en la primera traducción de un nuevo proyecto, pero normalmente dichos ahorros solo son evidentes al traducir versiones posteriores de un proyecto que se tradujo antes utilizando una memoria de traducción.

Los principales problemas que dificultan un uso más amplio de los gestores de memoria de traducción incluyen:

• El concepto de “memorias de traducción” se basa en la premisa de que las oraciones utilizadas en traducciones anteriores pueden “reciclarse”. Sin embargo, un principio rector de la traducción es que el traductor debe traducir el mensaje del texto, y no las oraciones que lo componen .
• Los gestores de memoria de traducción no se adaptan fácilmente a los procesos de traducción o localización existentes. Para aprovechar las ventajas de la tecnología de memoria de traducción, es necesario rediseñar los procesos de traducción .
• Actualmente, los administradores de memoria de traducción no admiten todos los formatos de documentación y es posible que no existan filtros compatibles con todos los tipos de archivos.
• Existe una curva de aprendizaje asociada con el uso de administradores de memoria de traducción, y los programas deben personalizarse para lograr la mayor eficacia.
• En los casos en que todo o parte del proceso de traducción se externaliza o lo gestionan traductores autónomos que trabajan fuera de la oficina, estos últimos necesitan herramientas especiales para poder trabajar con los textos generados por el gestor de memoria de traducción.
• Las versiones completas de muchos gestores de memoria de traducción pueden costar entre 500 y 2.500 dólares por puesto, lo que puede representar una inversión considerable (aunque también hay programas de menor coste). Sin embargo, algunos desarrolladores producen versiones gratuitas o de bajo coste de sus herramientas con conjuntos de funciones reducidos que los traductores individuales pueden utilizar para trabajar en proyectos configurados con versiones completas de esas herramientas. (Hay que tener en cuenta que hay paquetes de memoria de traducción gratuitos y shareware disponibles, pero ninguno de ellos ha conseguido todavía una gran cuota de mercado).
• Los costos involucrados en la importación de las traducciones anteriores del usuario a la base de datos de la memoria de traducción, la capacitación y cualquier producto complementario también pueden representar una inversión considerable.
• El mantenimiento de las bases de datos de memoria de traducción todavía tiende a ser un proceso manual en la mayoría de los casos, y no mantenerlas puede resultar en una disminución significativa de la usabilidad y la calidad de las coincidencias de MT.
• Como se mencionó anteriormente, los gestores de memorias de traducción pueden no ser adecuados para textos que carecen de repeticiones internas o que no contienen partes sin cambios entre revisiones. Los textos técnicos suelen ser más adecuados para las memorias de traducción, mientras que los textos de marketing o creativos serán menos adecuados.

El uso de sistemas de memoria de traducción puede tener un efecto sobre la calidad de los textos traducidos. Su efecto principal está claramente relacionado con la llamada "propagación de errores": si la traducción de un segmento particular es incorrecta, es de hecho más probable que la traducción incorrecta se reutilice la próxima vez que se traduzca el mismo texto de origen, o un texto de origen similar, perpetuando así el error. Tradicionalmente, se han descrito dos efectos principales sobre la calidad de los textos traducidos: el efecto "ensalada de oraciones" (Bédard 2000; citado en O'Hagan 2009: 50) y el efecto "mirilla" (Heyn 1998). El primero se refiere a una falta de coherencia a nivel de texto cuando un texto se traduce utilizando oraciones de una memoria de traducción que han sido traducidas por diferentes traductores con diferentes estilos. Según esto último, los traductores pueden adaptar su estilo al uso del sistema TM para que estos no contengan referencias intratextuales, de modo que los segmentos puedan reutilizarse mejor en textos futuros, afectando así la cohesión y la legibilidad (O'Hagan 2009).

Existe un efecto potencial y, si lo hay, probablemente inconsciente sobre el texto traducido. Distintos idiomas utilizan secuencias diferentes para los elementos lógicos dentro de una oración y es menos probable que un traductor al que se le presente una oración con cláusulas múltiples que esté traducida a medias reconstruya completamente la oración. Evidencias empíricas consistentes (Martín-Mor 2011) muestran que los traductores probablemente modificarán la estructura de una oración con cláusulas múltiples cuando trabajen con un procesador de textos en lugar de con un sistema de memoria de traducción.

También existe la posibilidad de que el traductor trabaje mecánicamente con el texto frase por frase, en lugar de centrarse en cómo cada frase se relaciona con las que la rodean y con el texto en su conjunto. Los investigadores (Dragsted 2004) han identificado este efecto, que se relaciona con la función de segmentación automática de estos programas, pero no tiene necesariamente un efecto negativo en la calidad de las traducciones.

Estos efectos están más relacionados con el entrenamiento que con la herramienta. Según Martín-Mor (2011), el uso de sistemas de MT sí tiene un efecto sobre la calidad de los textos traducidos, especialmente en los traductores noveles, pero los traductores experimentados son capaces de evitarlo. Pym (2013) recuerda que "los traductores que utilizan MT/MT tienden a revisar cada segmento a medida que avanzan, dejando poco tiempo para una revisión final de todo el texto al final", lo que podría ser la causa última de algunos de los efectos descritos aquí.

• Escritorio: Las herramientas de memoria de traducción de escritorio son, por lo general, las que utilizan los traductores individuales para completar las traducciones. Son programas que un traductor autónomo descarga e instala en una computadora de escritorio.
• Basados ​​en servidor o centralizados: los sistemas de memoria de traducción centralizada almacenan la memoria de traducción en un servidor central. Funcionan en conjunto con la memoria de traducción de escritorio y pueden aumentar las tasas de coincidencia de la memoria de traducción entre un 30 y un 60 % más que el aprovechamiento de la memoria de traducción obtenido con la memoria de traducción de escritorio por sí sola.

A continuación se presenta un resumen de las principales funciones de una memoria de traducción.

Esta función se utiliza para transferir un texto y su traducción desde un archivo de texto a la TM. La importación se puede realizar desde un formato raw , en el que se dispone de un texto fuente externo para importar a una TM junto con su traducción. En ocasiones, los textos tienen que ser reprocesados ​​por el usuario. Existe otro formato que se puede utilizar para importar: el formato nativo . Este formato es el que utiliza la TM para guardar las memorias de traducción en un archivo.

El proceso de análisis implica los siguientes pasos:

Análisis de texto

Es muy importante reconocer correctamente los signos de puntuación para distinguir, por ejemplo, entre un punto al final de una frase y un punto en una abreviatura. Por tanto, el marcado es una especie de edición previa. Normalmente, los materiales que se han procesado mediante programas de ayuda a traductores contienen marcado, ya que la etapa de traducción está integrada en una línea de producción de documentos multilingües. Otros elementos especiales del texto pueden estar marcados por el marcado. Hay elementos especiales que no necesitan traducirse, como los nombres propios y los códigos, mientras que otros pueden necesitar convertirse al formato nativo.

Análisis lingüístico

La reducción de la forma básica se utiliza para preparar listas de palabras y un texto para la recuperación automática de términos de un banco de términos. Por otro lado, el análisis sintáctico se puede utilizar para extraer términos de varias palabras o fraseología de un texto fuente . Por lo tanto, el análisis sintáctico se utiliza para normalizar la variación del orden de las palabras de la fraseología, es decir, qué palabras pueden formar una frase.

Segmentación

Su finalidad es elegir las unidades de traducción más útiles. La segmentación es como un tipo de análisis sintáctico. Se realiza de forma monolingüe mediante un análisis sintáctico superficial y la alineación se basa en la segmentación. Si los traductores corrigen las segmentaciones manualmente, las versiones posteriores del documento no encontrarán coincidencias con la memoria de traducción basada en la segmentación corregida porque el programa repetirá sus propios errores. Los traductores suelen proceder frase por frase, aunque la traducción de una frase puede depender de la traducción de las frases circundantes.

Alineación

Se trata de la tarea de definir las correspondencias de traducción entre los textos de origen y destino. Debe haber retroalimentación desde la alineación hasta la segmentación y un buen algoritmo de alineación debe ser capaz de corregir la segmentación inicial.

Extracción de términos

Puede tener como entrada un diccionario anterior. Además, al extraer términos desconocidos, puede utilizar el análisis basado en estadísticas de texto. Estas se utilizan para estimar la cantidad de trabajo que implica un trabajo de traducción. Esto es muy útil para planificar y programar el trabajo. Las estadísticas de traducción generalmente cuentan las palabras y estiman la cantidad de repeticiones en el texto.

La exportación transfiere el texto de la TM a un archivo de texto externo. La importación y la exportación deben realizarse en orden inverso.

Al traducir, uno de los principales objetivos de la MT es recuperar las coincidencias más útiles en la memoria para que el traductor pueda elegir la mejor. La MT debe mostrar tanto el texto de origen como el de destino, señalando las identidades y las diferencias.

Se pueden recuperar varios tipos diferentes de coincidencias desde una MT.

Coincidencia exacta

Las coincidencias exactas aparecen cuando la coincidencia entre el segmento de origen actual y el almacenado es una coincidencia carácter por carácter. Al traducir una oración, una coincidencia exacta significa que la misma oración ya se ha traducido antes. Las coincidencias exactas también se denominan "coincidencias al 100 %".

Coincidencia exacta en contexto (ICE) o coincidencia garantizada

Una coincidencia ICE es una coincidencia exacta que ocurre exactamente en el mismo contexto, es decir, en la misma ubicación en un párrafo. El contexto suele definirse por las oraciones y atributos circundantes, como el nombre del archivo del documento, la fecha y los permisos.

Coincidencia difusa

Cuando la coincidencia no es exacta, se trata de una coincidencia "difusa". Algunos sistemas asignan porcentajes a este tipo de coincidencias, en cuyo caso una coincidencia difusa es mayor que 0% y menor que 100%. Esas cifras no son comparables entre sistemas a menos que se especifique el método de puntuación.

Concordancia

Cuando el traductor selecciona una o más palabras en el segmento de origen, el sistema recupera pares de segmentos que coinciden con los criterios de búsqueda. Esta función resulta útil para encontrar traducciones de términos y expresiones idiomáticas en ausencia de una base de datos terminológica .

Una MT se actualiza con una nueva traducción cuando el traductor la acepta. Como siempre que se actualiza una base de datos, surge la pregunta de qué hacer con el contenido anterior de la base de datos. Una MT se puede modificar modificando o eliminando entradas en la misma. Algunos sistemas permiten a los traductores guardar varias traducciones del mismo segmento de origen.

Las herramientas de memoria de traducción a menudo proporcionan recuperación y sustitución automáticas.

Recuperación automática

Los sistemas TM se buscan y sus resultados se muestran automáticamente a medida que un traductor avanza en un documento.

Sustitución automática

Con la sustitución automática, si al traducir una nueva versión de un documento se produce una coincidencia exacta, el software repetirá la traducción anterior. Si el traductor no compara la traducción con la versión original, se repetirá un error de la traducción anterior.

El trabajo en red permite que un grupo de traductores traduzca un texto en conjunto más rápido que si cada uno trabajara de forma aislada, ya que las oraciones y frases traducidas por un traductor están disponibles para los demás. Además, si se comparten las memorias de traducción antes de la traducción final, existe la posibilidad de que los errores de un traductor sean corregidos por otros miembros del equipo.

La "memoria de texto" es la base del estándar OSCAR xml:tm propuesto por Lisa. La memoria de texto comprende la memoria del autor y la memoria de traducción.

Los identificadores únicos se recuerdan durante la traducción para que el documento en el idioma de destino esté alineado "exactamente" a nivel de unidad de texto. Si el documento de origen se modifica posteriormente, las unidades de texto que no hayan cambiado se pueden transferir directamente a la nueva versión de destino del documento sin necesidad de interacción del traductor. Este es el concepto de coincidencia "exacta" o "perfecta" en la memoria de traducción. xml:tm también puede proporcionar mecanismos para la coincidencia difusa y aprovechada dentro del documento.

La década de 1970 es la etapa inicial de los sistemas de memoria de traducción, en la que los investigadores llevaron a cabo una ronda preliminar de debates exploratorios. La idea original de los sistemas de memoria de traducción se atribuye a menudo ^{[ ¿según quién? ]} al artículo "Proper Place" de Martin Kay ^[2] , pero no se dan todos los detalles. En este artículo, se ha mostrado el concepto básico del sistema de almacenamiento: "El traductor podría empezar emitiendo un comando que haga que el sistema muestre cualquier cosa en la memoria que pueda ser relevante para... Antes de continuar, puede examinar fragmentos de texto pasados ​​y futuros que contengan material similar". Esta observación de Kay estuvo realmente influenciada por la sugerencia de Peter Arthern de que los traductores pueden utilizar documentos similares, ya traducidos, en línea. En su artículo de 1978 ^[3], dio una demostración completa de lo que hoy llamamos sistemas de memoria de traducción: Cualquier texto nuevo se escribiría en una estación de procesamiento de textos y, mientras se escribe, el sistema lo compararía con los textos anteriores almacenados en su memoria, junto con su traducción a todos los demás idiomas oficiales [de la Comunidad Europea]. ... Una ventaja con respecto a la traducción automática propiamente dicha sería que todos los pasajes recuperados serían gramaticalmente correctos. En efecto, estaríamos utilizando un proceso electrónico de "cortar y pegar" que, según mis cálculos, ahorraría al menos el 15 por ciento del tiempo que los traductores emplean actualmente en producir traducciones de manera eficaz.

La idea surgió de las herramientas ALPS (sistemas de procesamiento automático del lenguaje) desarrolladas por investigadores de la Universidad Brigham Young, y en ese momento la idea de los sistemas de memoria de traducción se mezcló con una herramienta llamada "procesamiento de repeticiones", cuyo único objetivo era encontrar cadenas coincidentes. Solo después de mucho tiempo, surgió el concepto de la llamada memoria de traducción.

La verdadera etapa exploratoria de los sistemas de memoria de traducción se produjo en los años 80. Una de las primeras implementaciones de un sistema de memoria de traducción apareció en el Banco de conocimiento bilingüe de Sadler y Vendelman. Un Banco de conocimiento bilingüe es un par de corpus estructurados sintáctica y referencialmente, uno de los cuales es una traducción del otro, en el que las unidades de traducción se codifican de forma cruzada entre los corpus. El objetivo del Banco de conocimiento bilingüe es desarrollar una fuente de conocimiento de propósito general basada en corpus para aplicaciones en traducción automática y traducción asistida por computadora (Sadler y Vendelman, 1987). Otro paso importante lo dio Brian Harris con su "Bi-texto". Definió el bi-texto como "un texto único en dos dimensiones" (1988), los textos fuente y meta relacionados por la actividad del traductor a través de unidades de traducción que tenían ecos similares con el Banco de conocimiento bilingüe de Sadler. Y en el trabajo de Harris propuso algo así como un sistema TM sin usar este nombre: una base de datos de traducciones pareadas, que se puede buscar ya sea por palabra individual o por "unidad de traducción completa", permitiendo en este último caso que la búsqueda recupere unidades similares en lugar de idénticas.

La tecnología de memoria de traducción no se comercializó a gran escala hasta finales de los años 90, gracias a los esfuerzos de varios ingenieros y traductores. Cabe destacar la primera herramienta de memoria de traducción, llamada Trados ( hoy SDL Trados ). En esta herramienta, al abrir el archivo de origen y aplicar la memoria de traducción, se extraen instantáneamente todas las "coincidencias al 100 %" (coincidencias idénticas) o "coincidencias parciales" (coincidencias similares, pero no idénticas) dentro del texto y se colocan dentro del archivo de destino. A continuación, las "coincidencias" sugeridas por la memoria de traducción se pueden aceptar o anular con nuevas alternativas. Si una unidad de traducción se actualiza manualmente, se almacena en la memoria de traducción para su uso futuro, así como para su repetición en el texto actual. De manera similar, todos los segmentos del archivo de destino sin una "coincidencia" se traducirían manualmente y luego se agregarían automáticamente a la memoria de traducción.

En la década de 2000, los servicios de traducción en línea comenzaron a incorporar memorias de traducción. Los servicios de traducción automática como Google Translate , así como los servicios de traducción profesionales e "híbridos" proporcionados por sitios como Gengo y Ackuna , incorporan bases de datos de memorias de traducción proporcionadas por traductores y voluntarios para hacer conexiones más eficientes entre idiomas y brindar servicios de traducción más rápidos a los usuarios finales. ^[4]

Un desarrollo reciente es el concepto de "memoria de texto" en contraste con la memoria de traducción. ^[5] Esta es también la base del estándar LISA OSCAR propuesto. ^[6] La memoria de texto dentro de xml:tm comprende la "memoria de autor" y la "memoria de traducción". La memoria de autor se utiliza para realizar un seguimiento de los cambios durante el ciclo de creación. La memoria de traducción utiliza la información de la memoria de autor para implementar la correspondencia de la memoria de traducción. Aunque está orientado principalmente a documentos XML, xml:tm se puede utilizar en cualquier documento que se pueda convertir al formato XLIFF ^[7] .

Mucho más potentes que los sistemas TM de primera generación, incluyen un motor de análisis lingüístico , utilizan tecnología de fragmentos para dividir segmentos en grupos terminológicos inteligentes y generan automáticamente glosarios específicos.

Translation Memory eXchange (TMX) es un estándar que permite el intercambio de memorias de traducción entre proveedores de servicios de traducción. La comunidad de traducción ha adoptado TMX como la mejor manera de importar y exportar memorias de traducción ^{[ cita requerida ]} . La versión actual es 1.4b, que permite recrear los documentos de origen y destino originales a partir de los datos de TMX.

TermBase eXchange . Esta norma LISA , que fue revisada y republicada como ISO 30042, permite el intercambio de datos terminológicos, incluida información léxica detallada. El marco para TBX lo proporcionan tres normas ISO: ISO 12620 , ISO 12200 e ISO 16642. ISO 12620 proporciona un inventario de "categorías de datos" bien definidas con nombres estandarizados que funcionan como tipos de elementos de datos o como valores predefinidos. ISO 12200 (también conocida como MARTIF) proporciona la base para la estructura central de TBX. ISO 16642 (también conocida como Marco de marcado terminológico) incluye un metamodelo estructural para los lenguajes de marcado terminológico en general.

El formato Universal Terminology eXchange (UTX) es un estándar diseñado específicamente para su uso en diccionarios de traducción automática de usuarios , pero también puede utilizarse para glosarios generales legibles por humanos. El propósito de UTX es acelerar el uso compartido y la reutilización de diccionarios mediante su especificación extremadamente simple y práctica.

El objetivo de Segmentation Rules eXchange (SRX) es mejorar el estándar TMX para que los datos de la memoria de traducción que se intercambian entre aplicaciones se puedan utilizar de forma más eficaz. La capacidad de especificar las reglas de segmentación que se utilizaron en la traducción anterior puede aumentar el aprovechamiento que se puede lograr.

Métricas GILT . GILT significa (Globalización, Internacionalización, Localización y Traducción). El estándar de Métricas GILT consta de tres partes: GMX-V para métricas de volumen, GMX-C para métricas de complejidad y GMX-Q para métricas de calidad. El estándar de Métricas GILT propuesto tiene como objetivo cuantificar la carga de trabajo y los requisitos de calidad para cualquier tarea GILT determinada.

Formato de intercambio de léxico abierto ( OLIF, por sus siglas en inglés). OLIF es un estándar abierto, compatible con XML, para el intercambio de datos terminológicos y léxicos. Aunque originalmente se concibió como un medio para el intercambio de datos léxicos entre léxicos propietarios de traducción automática, ha evolucionado hasta convertirse en un estándar más general para el intercambio de terminología. ^[8]

El formato de archivo de intercambio de localización XML (XLIFF) tiene como objetivo proporcionar un único formato de archivo de intercambio que pueda ser comprendido por cualquier proveedor de localización. XLIFF es la forma preferida ^{[9] [10]} de intercambiar datos en formato XML en la industria de la traducción. ^[11]

Servicios web de traducción . TransWS especifica las llamadas necesarias para utilizar los servicios web para el envío y la recuperación de archivos y mensajes relacionados con proyectos de localización. Está pensado como un marco detallado para la automatización de gran parte del proceso de localización actual mediante el uso de servicios web. ^[12]

El enfoque xml:tm (memoria de texto basada en XML) para la memoria de traducción se basa en el concepto de memoria de texto que comprende la memoria del autor y la memoria de traducción. ^[13] xml:tm ha sido donado a Lisa OSCAR por XML-INTL.

Formato de objeto portátil Gettext . Aunque no se los suele considerar un formato de memoria de traducción, los archivos PO de Gettext son archivos bilingües que también se utilizan en procesos de memoria de traducción de la misma manera que se utilizan las memorias de traducción. Normalmente, un sistema de memoria de traducción PO constará de varios archivos separados en una estructura de árbol de directorios. Las herramientas comunes que funcionan con archivos PO incluyen GNU Gettext Tools y Translate Toolkit . También existen varias herramientas y programas que editan archivos PO como si fueran simples archivos de texto fuente .

• Comparación de herramientas de traducción asistida por ordenador
• Lista de software de traducción
• Traducción
• Corpus de texto
• Revisión asistida por computadora
• Software de traducción#Aplicaciones
• Texto paralelo
• Concordancia bilingüe en línea

• Dragsted, Barbara. (2004). Segmentación en sistemas de traducción y de memoria de traducción: una investigación empírica de la segmentación cognitiva y los efectos de la integración de un sistema de memoria de traducción en el proceso de traducción . Copenhague: Samfundslitteratur. 369 p.
• Heyn, Matthias. (1998). “Memorias de traducción: perspectivas y perspectivas”. En: Lynne Bowker; et al. (eds.), ¿Unidad en la diversidad? Tendencias actuales en los estudios de traducción . Manchester: St. Jerome. Págs. 123–136.
• Martín-Mor, Adrià (2011), La interferencia lingüística en entornos de Traducció Assistida per Ordinador: Recerca empíricoexperimental . Bellaterra: Universitat Autònoma de Barcelona. URL: http://www.tdx.cat/handle/10803/83987.
• O'Hagan, Minako. (2009). “Traducción asistida por ordenador (CAT)”. En: Mona Baker y Gabriela Saldanha (eds.), Routledge encyclopedia of translation studies . Londres: Routledge. Págs. 48–51.
• Pym, Anthony (2013). Conjuntos de habilidades de traducción en la era de la traducción automática . Meta: Translators' Journal, 58 (3), págs. 487-503. URL: http://id.erudit.org/iderudit/1025047ar

• Memorias de traducción
• Evaluación comparativa de memorias de traducción
• Encuesta de Ecolore sobre el uso de memorias de traducción por parte de traductores autónomos (documento Word)
• Cambios de poder en la memoria de traducción basada en la Web