Parece que los diccionarios AutoSuggest siguen siendo el elemento olvidado en los proyectos de traducción con Trados. Mi impresión es que todos los traductores que trabajan con Trados utilizan memorias de traducción, no tantos utilizan bases terminológicas y podría decir que muy pocos usan diccionarios AutoSuggest.

Al igual que las memorias, los diccionarios AutoSuggest son bases de datos que contienen unidades de traducción, pero su uso dista bastante del de las memorias. En vez de sugerir unidades de traducción, estos diccionarios sugieren fragmentos (palabras o grupos de palabras) de unidades de traducción que pueden, o no, ser el equivalente de otros fragmentos en el segmento de origen. Así, como traductores podemos aceptar o rechazar las sugerencias. Aquí dejo un ejemplo de cómo un diccionario AutoSuggest sugiere equivalencias:

 

Foto AutoSuggest

 

 

 

Usando estos diccionarios en la mayoría de mis proyectos he encontrado varias ventajas y varios inconvenientes que detallo a continuación:

Ventajas:

–       Agilizan considerablemente el proceso de traducción al no ser necesario tener que escribir todas las palabras por completo, sino solo el principio;

–       Ayudan a evitar errores ortográficos y la omisión o repetición de letras al aceptar sus sugerencias;

–       No sugieren preposiciones, artículos ni pronombres, con lo podemos seguir traduciendo tranquilamente sin pararnos a leer sugerencias para cada palabra;

–       Es muy fácil insertar las sugerencias, simplemente hay que pulsar la tecla de Intro;

–       Se crean a partir de memorias de traducción de diferentes formatos: SDLTM (formato de Trados Studio), TMX (formato más utilizado para las memorias) y TMX.GZ (formato TMX comprimido).

Inconvenientes:

–       Se requiere una memoria muy extensa para crear un diccionario. Al menos se necesitan 25 000 unidades de traducción para su creación, por lo que un traductor que lleve poco tiempo trabajando con herramientas TAO tardará en poder crear un diccionario AutoSuggest;

–       No se actualizan automáticamente como ocurre con las memorias. Para actualizar un diccionario debemos crear uno desde cero de nuevo y el proceso suele llevar varios minutos, algo que juega en nuestra contra en proyectos urgentes;

–       Al igual que las bases terminológicas, no distinguen entre mayúsculas, minúsculas, género ni número. Así, las posibilidades de ofrecer sugerencias se reducen bastante. Por ejemplo, si en el segmento de origen aparece el adjetivo “active” y en el segmento de destino queremos traducirlo por “activas”, puede que el diccionario no cuente con esa sugerencia pero sí con “activo”. De este modo, según empecemos a escribir la traducción, el diccionario sugerirá “activo” y estará en la mano del traductor aceptarlo y modificarlo o rechazarlo directamente;

–       No todas las sugerencias son fiables porque nunca serán tan precisas como las memorias y mucho menos como las bases terminológicas;

–       Solo es posible crear diccionarios AutoSuggest con las ediciones Professional y Freelance Plus, la edición Freelance permite su creación durante los primeros 30 días después de la instalación y la edición Starter ni siquiera permite utilizarlos.

En mi caso, pienso que son una herramienta muy útil porque hasta ahora han agilizado bastante mis proyectos, aunque su uso dependerá de cada traductor. Esto es como Marmite: “Love it or hate it”.