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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorEspel Espel, María Victoria-
dc.date.accessioned2024-07-11T06:27:21Z-
dc.date.available2024-07-11T06:27:21Z-
dc.date.issued2024-06-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/150715-
dc.description.abstractEn la era digital, la traducción automática se ha convertido en una herramienta con mayor presencia en diversos campos de la traducción. Este estudio se enfoca en evaluar la calidad de las traducciones de artículos científicos médicos realizadas con ChatGPT, comparándolas con las de DeepL y Reverso. El objetivo principal es determinar si ChatGPT, con su inteligencia artificial avanzada y recursos de búsqueda, puede producir traducciones de mayor calidad que DeepL y Reverso, herramientas diseñadas específicamente para la traducción automática. La metodología se dividió en tres fases, la documentación de los sistemas de traducción basados en redes neuronales y estadística y la función de ChatGPT como herramienta para así crear dos prompts, uno sencillo similar al proceso de DeepL y Reverso y otro más completo con características de la tipología textual elegida. En la segunda fase, se seleccionaron los fragmentos de dos artículos científicos médicos para ser traducidos por los tres motores. Finalmente, se realizó un análisis manual de las traducciones siguiendo las métricas de TAUS DQF para medir la eficacia de cada herramienta. Los resultados revelan que ChatGPT no supera a DeepL en calidad de traducción y Reverso es el peor de los tres. Sin embargo, se destaca la utilidad de ChatGPT en la redacción asistida, mientras que DeepL demostró ser más eficiente en la traducción de terminología. En conclusión, aunque ChatGPT es una herramienta eficiente para la generación de textos y provisión de información, requiere supervisión del contenido que genera. Este estudio es relevante por el creciente uso de ChatGPT en diversos ámbitos profesionales, destacando la necesidad de supervisión de las áreas de mejora en la traducción automática.ca
dc.format.mimetypeapplication/pdfca
dc.language.isospaca
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)ca
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/-
dc.subjecttraducción automáticaes
dc.subjecttextos especializadoses
dc.subjectartículo científico médicoes
dc.subjectinteligencia artificiales
dc.subjectmotores de traducción automáticaes
dc.subjectsistemes de traducció de redes neuronaleses
dc.titleTraducción automática en la era digital: una evaluación de calidad de ChatGPT frente a DeepL y Reveso en artículos científicos médicosca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca
dc.contributor.tutorPrado-Fonts, Carles-
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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