Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel

Cuestionario sobre la IA y el futuro de las carreras de traductores

Prueba cómo la posedición de traducción automática (MTPE) reformuló la traducción, qué trabajo sigue siendo humano y cómo funcionan métricas como BLEU y la estimación de calidad.

Rutas de guía relacionadasCarreras de IA y traductor
Pregunta 1 de 8

¿Qué implica la posedición de traducción automática (MTPE)?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

  1. ¿Qué implica la posedición de traducción automática (MTPE)?
    • Translating a document twice by hand
    • A linguist correcting machine translation output instead of translating from scratch
    • Editing a source text before translation
    • Recording an interpreter's speech
  2. ¿En qué se diferencia la posedición ligera de la posedición completa?
    • Light aims for understandable, accurate text, while full aims for quality comparable to human translation
    • Light is done by machines and full by humans
    • Light applies only to literary texts
    • no hay diferencia
  3. ¿Qué cubre la ISO 18587 (2017)?
    • Interpreting in courtrooms
    • Literary translation copyright
    • Requirements for full post-editing of machine translation output
    • Machine translation training data licensing
  4. ¿Por qué es un riesgo la fluidez de la traducción automática neuronal?
    • Fluent text is always too long
    • Fluency makes files harder to open
    • Neural systems are never fluent
    • Smooth text can hide omissions, reversed negations or wrong numbers that a reader may not notice
  5. ¿Qué mide la métrica BLEU?
    • N-gram overlap between machine output and a reference translation
    • How long a translator took
    • Customer satisfaction with a translation
    • The number of languages a system supports
  6. What makes quality estimation (QE) models useful in translation workflows?
    • They replace translation memories
    • They translate faster than neural MT
    • They predict segment quality without a reference, so low-confidence segments can go to humans
    • They certify translations legally
  7. Which type of work does the guide say remains in human hands for accountability reasons?
    • Translating internal user reviews in bulk
    • Certified translation of a birth certificate for an immigration application
    • Gisting a foreign-language news article
    • Machine translating software logs
  8. Around when did neural machine translation go mainstream, according to the guide?
    • Around 1990
    • Around 2005
    • Around 2023
    • Around 2016