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Similis es un software profesional de ayuda a la traducción destinado a los traductores independientes, las agencias de traducción y los traductores internos de la empresa. La interfaz es simple, un traductor profesional aprende a manejar Similis en un día de formación. Similis es una Memoria de Traducción que proporciona al traductor un acceso inmediato a todas las expresiones que él o su equipo ya han traducido con anterioridad y que tienen relación con la traducción a realizar. Centraliza en una base de datos el conjunto de traducciones de toda una empresa y puede procesar todos los formatos de memoria existentes (Trados, TMX, etc.) y recuperar las memorias y los glosarios desarrollados anteriormente. Durante una traducción, Similis analiza las traducciones anteriores y deduce de esta operación una memoria que aplica al proyecto en curso, para un resultado doblemente eficaz: Una ahorro de tiempo considerable en la traducción de las frases, términos o grupos de palabras recurrentes. Una gran homogeneidad de los documentos entre si. Similis es una memoria de traducción de segunda generación: mucho más potente que las memorias de primera generación, integra un nuevo analizador gramatical, utiliza la tecnología de los CHUNKS que permite cortar las frases en grupos terminológicos inteligentes, y genera automáticamente glosarios técnicos especificos. Disponible en versión servidor (Windows) y en versión monopuesto, Similis responde a las necesidades de las grandes empresas e instituciones que desean mejorar la gestión de los proyectos de traducción en interno o subcontratadas, como a los de los profesionales de la traducción que desean conservar a sus clientes.

MyMemory es la Memoria de Traducción más grande del mundo: 300 millones de segmentos a finales de 2009 Como las MT tradicionales, MyMemory almacena segmentos con sus traducciones, ofreciendo a los traductores correspondencias y concordancias. El proyecto se diferencia de las tecnologías tradicionales por sus ambiciosas dimensiones y por su arquitectura centralizada y basada en la colaboración colectiva. Todos pueden consultar MyMemory o hacer aportaciones a través de Internet; la calidad de las aportaciones será cuidadosamente ponderada.

Princeton English Dictionary. WordNet® is a large lexical database of English. Nouns, verbs, adjectives and adverbs are grouped into sets of cognitive synonyms (synsets), each expressing a distinct concept. Synsets are interlinked by means of conceptual-semantic and lexical relations. The resulting network of meaningfully related words and concepts can be navigated with the browser. WordNet superficially resembles a thesaurus, in that it groups words together based on their meanings. However, there are some important distinctions. First, WordNet interlinks not just word forms-strings of letters-but specific senses of words. As a result, words that are found in close proximity to one another in the network are semantically disambiguated. Second, WordNet labels the semantic relations among words, whereas the groupings of words in a thesaurus does not follow any explicit pattern other than meaning similarity. The majority of the WordNet's relations connect words from the same part of speech (POS). Thus, WordNet really consists of four sub-nets, one each for nouns, verbs, adjectives and adverbs, with few cross-POS pointers. Cross-POS relations include the "morphosemantic" links that hold among semantically similar words sharing a stem with the same meaning: observe (verb), observant (adjective) observation, observatory (nouns). The main relation among words in WordNet is synonymy, as between the words shut and close or car and automobile. Synonyms--words that denote the same concept and are interchangeable in many contexts--are grouped into unordered sets (synsets). Each of WordNet's 117 000 synsets is linked to other synsets by means of a small number of "conceptual relations." The most frequently encoded relation among synsets is the super-subordinate relation (also called hyperonymy, hyponymy or ISA relation). It links more general synsets like {furniture, piece_of_furniture} to increasingly specific ones like {bed} and {bunkbed}. Meronymy, th

Esto no es un traductor, pero de todas maneras pensé que podría interesarnos.

Otro CAT. Al parecer, gratuito. Al menos, Open Source.

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