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.

Esta tesis pretende aportar soluciones a los problemas de gestión de los recursos lingüísticos (RRLL) dentro de una organización dedicada a la producción de documentación técnica multilingüe (DTM). El problema general de la DTM está vinculada a la infrautilización de los recursos lingüísticos de mayor valor, esto es: diccionarios terminológicos y memorias de traducción. El objetivo de este análisis es diseñar e implementar un sistema de gestión de RRLL y de conocimiento que optimice la gestión de los proyectos de traducción dentro de una empresa dedicada a la producción de DTM, en concreto STAR Servicios Lingüísticos, SL. Para analizar el proceso de gestión y poder dar propuestas de solución se ha adoptado una propuesta metodológica utilizada en la gestión empresarial conocida como auditoría de la información cuyas fases son las siguientes: 1. Implicación en implantar una política de la información por parte de la dirección de la entidad 2. Identificación de necesidades y evaluación de la viabilidad del proyecto 3. Planificación de la auditoría de la información 4. Análisis e interpretación de los datos:·recogida de datos inventario, encuestas, diagramas de flujo ·catálogo de problemas ·catálogo de propuestas 5. Implementación de las propuestasLa aplicación de la auditoría de la información confiere especial relevancia a los RRLL y a sus informaciones asociadas. Desde la perspectiva empresarial los RRLL se entienden como activos lingüísticos y desde la perspectiva profesional de los traductores y gestores se entienden como bases de conocimiento. Tras el análisis e interpretación de los datos se propone una sistematización de la descripción semántica y estructuración lógica de los RRLL para optimizar la recuperación de la información. De la implementación de las propuestas se desarrolla COGNImática, una herramienta que soluciona la infrautilización de los RRLL y que se ha definido como un sistema de tres módulos relacionados entre sí: gestor documental de diccionarios, gestor de proyectos y gestor de corpus paralelos. COGNImática se basa en técnicas de técnicas de documentación recuperación y extracción de la información, y es una herramienta colaborativa. Y esto es así porque es un instrumento para la mejora de la política de la (in)formación empresarial por contribuir a un cambio abocado a compartir, consultar, sumar, unificar, proponer y construir, es decir, una mejora de la gestión del conocimiento y con ello una mejora de las condiciones laborales para los integrantes de la empresa analizada.