Las memorias de traducción son el principal componente de los sistemas de traducción asistida por ordenador, almacenan los segmentos anteriores y permiten ahorrar tiempo al recuperar traducciones desde la base de datos por medio de coincidencias de varios tipos, como las coincidencias parciales, que se calculan mediante algoritmos como la distancia de edición. Sin embargo, varios estudios han demostrado las deficiencias de estos sistemas y las dificultades en la recuperación de datos u obtención de un grado de coincidencia alto, especialmente después de la aplicación de transformaciones sintácticas y semánticas como el cambio de voz activa por voz pasiva, el cambio de orden de las palabras, la sustitución de una palabra por un sinónimo o por un pronombre personal. Esta tesis doctoral ofrece la posibilidad de mejorar estas coincidencias gracias a la identificación de los límites o las dificultades sintácticas y semánticas que afronta una memoria de traducción con la aplicación de diez tipos de transformación en distintas combinaciones lingüísticas: español-francés/ francés-español/ árabe-español por una parte y presenta los resultados de un estudio piloto donde analizamos los datos cualitativos y cuantitativos de cuestionarios realizados con traductores profesionales de español, francés y árabe, por otra, con el fin de mejorar la eficacia de las memorias de traducción y explorar todas las posibilidades para integrar más procesamiento lingüístico a partir de diez tipos de transformación. Los resultados son alentadores y nos han permitido conocer el proceso de traducción en sí; a partir de lo cual proponemos una herramienta de procesamiento o de preedición para mejorar los procesos de recuperación de datos.

La traducción asistida por ordenador (TAO) basada en memorias de traducción (MT) es ampliamente utilizado para ayudar a traductores profesionales. Una MT es un repositorio que contiene unidades de traducción (UT), esto es, pares de segmentos paralelos (s,t) en lengua origen y lengua meta. Para la traducción de un nuevo segmento en lengua origen s', las herramientas TAO buscan en la MT y recuperan las UT(s,t) cuyo segmento en lengua origen s sea más similar as'. Luego, el traductor elige una UT y edita el segmento en lengua meta t para convertirlo en una traducción adecuada des'. La reparación de concordancias parciales (RCP) se puede utilizar como una técnica para modificar automáticamente las partes de t que necesitan ser editadas. Esta tesis describe un método de RCP, el cual es independiente del idioma y capaz de utilizar cualquier fuente disponible de información bilingüe para generar, dado el segmento a ser traducido s' y una UT (s, t), un conjunto de segmentos reparados y luego elegir el mejor segmento reparado utilizando un método de estimación de la calidad. Una evaluación de nuestro método de RCP muestra que, utilizando un sistema de traducción automática (TA) como fuente de información bilingüe, el segmento reparado elegido usando técnicas de estimación de la calidad es una buena aproximación al mejor candidato (oráculo) producido. Además, con un único modelo de estimación de la calidad de segmentos reparados, nuestro método funciona bien con cualquiera de los idiomas probados. Adicionalmente, describimos un método para elegir el sistema de TA a usar por el sistema de RCP para cada segmento automáticamente, a-priori, sin tener que traducir el segmento en lengua origen s'. Los resultados muestran que mediante el uso de este método nuestro método de RCP genera mejores segmentos reparados que utilizando cualquiera de los sistemas de TA de forma aislada. Finalmente, mostramos que la integración de nuestro método de RCP con un sistema de posedición automática también mejora la calidad de segmentos reparados por nuestro método de RCP.