Resumen de Download IATE as a Resource for Teaching Names in the Translation and Interpreting Classroom

Fernando Sánchez Rodas, Gloria Corpas Pastor

• español

  Los nombres propios son un objeto de estudio minoritario pero controvertido en traducción e interpretación. Algunos autores opinan que la tradición los ha relegado a un segundo plano, considerándolos uno de los problemas más fáciles de solventar de una traducción (Albin, 2003). Sin embargo, varios teóricos consagrados de la traducción y la interpretación los han estudiado de manera explícita (Hermans, 1988; Moya Jiménez, 2001; Nord, 2003) y una serie de publicaciones recientes subrayan el desafío que suponen para traductores e intérpretes de campos tan variados como la biomedicina (Cariello y otros, 2021), la literatura (Jouini, 2020; Sarmaşık, 2022) y el ámbito jurídico (Tang, 2021), entre otros. Este artículo se propone integrar la enseñanza de bases de datos terminológicas y de la Onomástica en la clase de traducción e interpretación. Para ello, adoptamos una perspectiva construccional (véase Goldberg, 1995). Empleamos la herramienta de descarga de la base de datos terminológica IATE para extraer un conjunto de datos fiable con 3997 nombres de organizaciones en inglés y español, que primero se analizan de manera cuantitativo-cualitativa y después se utilizan para diseñar tres plantillas (dificultad fácil, media y avanzada) destinadas a la enseñanza bilingüe de nombres. Los resultados muestran un conjunto de datos por lo general variado y robusto, con un 96 % de nombres multidominio, un 66 % considerados muy fiables y solo un 8 % considerados obsoletos o descartables. Por el contrario, la mayoría de los nombres (75 %) vienen etiquetados como términos, lo que demuestra que no se considera su naturaleza onímica en la base de datos, además de una presencia marginal o inexistente de otras formas de representación del conocimiento especializado (abreviaturas, frasemas, formas cortas y representaciones no verbales). Las plantillas propuestas desarrollan de manera extensiva un sistema de notación construccional de base goldberguiana; su flexibilidad y replicabilidad las convierten en candidatas a la automatización y/o posible combinación con otros recursos documentales y herramientas PLN a lo largo del proceso de aprendizaje.

• English

  Proper names are a minoritarian yet fairly controversial topic in translation and interpreting literature. Some authors believe that they have been traditionally disregarded, becoming «one of translation’s coziest fortresses» (Albin, 2003); however, a number of prominent translation and interpreting scholars have explicitly studied proper names (Hermans, 1988; Moya Jiménez, 2001; Nord, 2003), and a stream of recent publications underline the challenge they represent in fields as varied as biomedicine (Cariello et al., 2021), literature (Jouini, 2020; Sarmaşık, 2022) and the law (Tang, 2021), among others. This paper proposes the integration of terminology databases and onomastics for interpreter and translator training. We will adopt a constructionist approach (cf. Goldberg, 1995). The download functionality of the terminology management system IATE is employed to extract a reliable English-Spanish dataset of 3,997 organization names, which is first analyzed in a quantitative-qualitative manner, and then exploited to design three templates (easy, medium, and advanced) aimed at bilingual naming practice. Results show a generally rich and robust dataset, with 96% cascading domain names, 66% marked as very reliable and only 8% as deprecated or obsolete. By contrast, most names (75%) were labelled as terms, which shows no consideration for their onymic nature and small or no relevance of other specialized knowledge representations (abbreviations, phrases, short terms, and non-linguistic forms). The proposed templates extensively develop a Goldbergian-style notation system for construction, and their flexibility and replicability make them a good candidate for automatization and/or combination with documentation resources and NLP-based tools throughout the learning process.