Santiago Rodríguez-Rubio Mediavilla, Nuria Fernández Quesada
Los diccionarios especializados no pueden ser considerados obras de referencia de calidad si sus autores no prestan una especial atención a la corrección y si no entienden el fenómeno de la reproducción de las erratas. Este artículo describe patrones de reproducción de erratas en tres diccionarios especializados inglés-español. Abordamos la reproducción intratextual de erratas (en un diccionario en particular), tanto en subentradas relacionadas como no relacionadas. Además, comparamos la frecuencia de erratas en diccionarios elaborados por lexicógrafos institucionales con la de obras realizadas por profesionales independientes. El objetivo es ofrecer un modelo de detección y análisis de erratas que contribuya a la corrección formal en obras de referencia, por dos motivos: a) se supone que los diccionarios deben ser herramientas esenciales de alto nivel para los profesionales del lenguaje; b) la calidad de los datos es fundamental para una amplia gama de herramientas, desde programas de elaboración de diccionarios (dictionary writing systems) hasta asistentes de escritura y herramientas relacionadas con córpora.
It is only through an extreme concern for accuracy and the understanding of typographical errors that authors can turn specialised dictionaries into high quality reference works. This paper describes patterns of typographical error reproduction in three specialised English-Spanish dictionaries. We approach intratextual error reproduction (within a particular dictionary), either through related subentries or through non-related subentries. In addition, we compare the frequency of errors between dictionaries written by institutional lexicographers and works written by freelance professionals. The purpose is to provide a model for typographical error detection and analysis that may contribute to formal correctness in reference works. The reason is twofold: a) dictionaries are expected to be high-standard primary tools for language professionals; b) data quality is essential for a wide variety of utilities, ranging from dictionary writing systems and writing assistants to corpus tools.
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