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dc.contributor.authorSugrañes Guillén, Guadalupe
dc.contributor.otherSales, Dora
dc.contributor.otherUniversitat Jaume I. Departament de Traducció i Comunicació
dc.date.accessioned2023-10-19T10:52:32Z
dc.date.available2023-10-19T10:52:32Z
dc.date.issued2023-09-20
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10234/204601
dc.descriptionTreball Final de Grau en Traducció i Interpretació. Codi: TI0983. Curs 2022-2023ca_CA
dc.description.abstractEl sesgo de género es un problema actual que afecta a numerosos ámbitos, uno de ellos es la traducción. Esto se evidencia particularmente en el sector de la traducción automática, que está cobrando cada vez más importancia debido al aumento de su uso en las últimas décadas. Este uso no está exento de polémicas en la comunidad traductora y a esta clase de herramientas aún les queda mucho desarrollo por delante. Una de las principales problemáticas que presentan los traductores automáticos es el sesgo de género, que se encuentra reflejado en sus traducciones. Los motores de traducción automática más avanzados usan redes neuronales que han sido entrenadas con corpus, es decir, con textos traducidos por profesionales de la traducción. Esto significa que la raíz de este problema no se encuentra en el hecho de que esté hecha a través de máquinas, sino en la sociedad en sí y en la percepción que toda persona tiene sobre el género. La mayor parte de profesionales tiene unos esquemas mentales que le hacen traducir con un sesgo sexista, androcentrista y patriarcal, en la gran mayoría de los casos, de manera inconsciente. En este trabajo, se empezará explicando la traducción automática, los sistemas que hay y su funcionamiento. Seguidamente, se diferenciará entre lenguas naturales y lenguas con marcas de género y se expondrán los retos de traducción entre las mismas. A continuación, se definirá el concepto de lenguaje no sexista y se realizará una recopilación de estrategias tanto para evitar un lenguaje patriarcal como para traducir de manera feminista, incluyendo las propuestas de la escuela de Quebec. Posteriormente, se realizará un análisis comparativo en el que se evaluará de qué manera DeepL y Google Translate resuelven algunos problemas de traducción relacionados con el género, para observar si es cierto que se ven afectados por los estereotipos de género, reforzándolos a su vez. Por último, se expondrán las conclusiones extraídas a lo largo de toda la investigación.ca_CA
dc.format.extent22 p.ca_CA
dc.format.mimetypeapplication/pdfca_CA
dc.language.isospaca_CA
dc.publisherUniversitat Jaume Ica_CA
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ca_CA
dc.subjectGrau en Traducció i Interpretacióca_CA
dc.subjectGrado en Traducción e Interpretaciónca_CA
dc.subjectBachelor's Degree in Translation and Interpretingca_CA
dc.subjectSesgo de géneroca_CA
dc.subjecttraducción automáticaca_CA
dc.subjectfeminismosca_CA
dc.subjecttraducción feministaca_CA
dc.subjectconciencia de géneroca_CA
dc.titleSesgo de género en la traducción automática: reflexiones para una traducción feminista y análisis comparativo entre dos herramientas (DEEPL Y Google Translate)ca_CA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca_CA
dc.educationLevelEstudios de Gradoca_CA
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca_CA


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