Questo sito utilizza cookie di terze parti per inviarti pubblicità in linea con le tue preferenze. Se vuoi saperne di più clicca QUI 
Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina, cliccando su un link o proseguendo la navigazione in altra maniera, acconsenti all'uso dei cookie. OK

Gestire parole e termini con i dizionari di AutoSuggest e i termbase di SDL Trados: un caso di studio nell'ambito delle energie rinnovabili

Lo scopo di questo progetto di tesi è indagare alcuni aspetti relativi al funzionamento e all’efficacia di due tecnologie applicabili alla traduzione assistita in ambiente SDL Trados Studio, ossia il dizionario di AutoSuggest e il termbase: il primo è un dizionario bilingue elettronico che suggerisce automaticamente le parole da inserire nel testo attraverso un sistema di predictive typing, mentre il secondo consiste in una raccolta di schede terminologiche semplici e complesse da realizzare attraverso la piattaforma terminologica SDL Multiterm. Nello specifico il presente lavoro si propone di capire quali vantaggi è possibile ricavare dall’utilizzo di questi strumenti a livello di incremento della produttività del traduttore e miglioramento della qualità dei testi tradotti. Per rispondere a questo interrogativo, si è deciso di adottare un approccio empirico di stampo qualitativo che permettesse di osservare l’azione delle risorse in un reale contesto di lavoro. È stato quindi condotto un esperimento in collaborazione con due traduttori professionisti, ai quali è stato chiesto di tradurre con SDL Trados Studio due coppie di testi tratti da uno stesso manuale sull’energia eolica, ma con un grado diverso di tecnicità e complessità linguistica e concettuale. Lo svolgimento della prova prevede che gli sperimentatori traducano i quattro testi utilizzando alternativamente il dizionario e il termbase, seguendo però un ordine incrociato l’uno rispetto all’altro. In questo modo si ottengono, per ogni testo,due traduzioni effettuate con due strumenti diversi. Alla fine del lavoro i soggetti coinvolti hanno compilato un questionario fatto di domande aperte e chiuse e approfondito poi il resoconto dell’esperienza vissuta durante un breve colloquio. Gli esiti dell’esperimento hanno portato alla luce numerosi aspetti interessanti, che costituiscono un buon punto di partenza per futuri e più approfonditi sviluppi.
Il primo capitolo traccerà un breve quadro teorico entro il quale collocare i contenuti e gli obiettivi del presente lavoro. Saranno trattati in breve i punti cardine della Teoria Comunicativa della Terminologia: si analizzeranno nel dettaglio i concetti di terminologia, fraseologia e collocazione applicati all’ambito della comunicazione e della traduzione specializzata. Si indagherà poi il contributo apportato dalla linguistica dei corpora tanto alla terminologia quanto agli studi applicati e teorici sulla traduzione. Infine si fornirà una breve descrizione dei software e degli strumenti utilizzati nel corso del presente esperimento.
Il secondo capitolo presenterà passo dopo passo la metodologia seguita per realizzare la seguente ricerca, con riferimento alla selezione dei testi da sottoporre ai traduttori, alla costruzione del dizionario di AutoSuggest e del termbase, alla somministrazione del questionario e alla consegna dei materiali utilizzati per l’esperimento.
Il terzo capitolo mostrerà i risultati ottenuti dopo l’elaborazione dei dati ricavati dall’esperimento. In primo luogo saranno presentate le tempistiche di svolgimento della prova relativamente agli strumenti utilizzati e alle caratteristiche testuali. In secondo luogo saranno descritti il processo lavorativo dei due traduttori e le loro impressioni in merito al funzionamento e all’efficacia dei due strumenti. Infine si procederà a una valutazione e classificazione degli eventuali errori riscontrati, facendo riferimento ai suggerimenti forniti dal dizionario di AutoSuggest e dal termbase.
Nel quarto capitolo saranno commentati e interpretati i risultati raccolti nel capitolo precedente. Saranno messi in luce i benefici derivanti dall’utilizzo dei due strumenti e gli svantaggi legati al loro funzionamento, con l’intento di stabilire se e come possano concretamente condizionare il processo lavorativo e il prodotto finale.

Mostra/Nascondi contenuto.
17 INTRODUZIONE A partire dagli anni ’80 il concetto tradizionale di traduzione si è arricchito e ampliato grazie all’integrazione tra attività umana e supporto informatico. Nasceva così l’idea di traduzione assistita, il cui punto di forza risiede nel trasformare il lavoro della macchina in uno strumento di sostegno all’attività del traduttore, con l’obiettivo di velocizzare l’intero flusso di lavoro e migliorare la qualità dei testi prodotti. Da allora sono stati compiuti sorprendenti passi in avanti nello sviluppo e nella diffusione dei sistemi di traduzione assistita (CAT Tools), che sono stati affinati in modo da mettere a disposizione degli utenti servizi e funzionalità aggiuntive finalizzati a migliorare ulteriormente le performance del traduttore in termini di produttività e qualità. È in questa direzione che si è mossa la società inglese leader nel settore SDL Trados, che ha aggiornato le ultime versioni del software Studio introducendo funzioni moderne e innovative, tra cui un sistema di predictive typing che permette di inserire automaticamente le parole all’interno dell’editor di testo. Per alimentare questo sistema di scrittura velocizzata, è stato creato un nuovo strumento, il dizionario di AutoSuggest: si tratta di un database bilingue estratto da gigantesche memorie di traduzione che immagazzina parole o frammenti di testo per poi suggerirli in maniera automatica non appena il traduttore ne avrà digitato le prime lettere. Un’altra risorsa da collegare ai progetti di traduzione in ambiente SDL Trados Studio è il database terminologico creato con il sistema di gestione della terminologia SDL Multiterm, che permette la compilazione di schede semplici e complesse nell’ambito di un determinato dominio d’indagine. Anche le voci incluse nel termbase vanno ad alimentare il sistema di predictive typing, favorendo l’inserimento automatico dei termini nel testo di arrivo. È evidente che questi due database presentano una struttura profondamente diversa: il dizionario di AutoSuggest è frutto di un’estrazione automatica che non può essere né controllata né gestita dall’utente, mentre il termbase è il risultato di un accurato lavoro di documentazione portato avanti da un professionista per costruire la struttura terminologica e concettuale del dominio in questione. Il dizionario, quindi, ha un’impostazione di stampo lessicologico, poiché accumula parole o stringhe sulla base della frequenza di

Tesi di Laurea Magistrale

Facoltà: Scuola di Lingue e Letterature, Traduzione e Interpretazione

Autore: Serena Di Pane Contatta »

Composta da 194 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 995 click dal 04/04/2014.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.