PDF de programación - Las de palabras: un recurso informático poco conocido que facilita la coherencia terminológica

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Las«listasnegras»depalabras:unrecursoinformáticopoco
conocidoquefacilitalacoherenciaterminológica*
M. Gonzalo Claros**

Resumen: La coherencia terminológica es uno de los aspectos en los que el traductor y el redactor cuentan con menos apoyo
informático. En este artículo se va más allá de las correcciones ortográficas y se describe cómo se pueden utilizar las listas
negras de términos para ayudarse a utilizar la terminología con coherencia. Cuando se trabaja con memorias de traducción,
es posible hacer estas listas negras con Wordfast, pero las limitaciones más destacables de este pasan por no sugerir el tér-
mino correcto, que solo se pueda usar una lista con cada documento y que se necesite un texto bilingüe. Sin embargo, estas
limitaciones se pueden eliminar con la herramienta de listas negras de OpenOffice, que permite definir varias listas negras
y usarlas a voluntad con cualquier documento, incluso los creados con la última versión de MS Word, sin ningún tipo de
conversión ni de documento intermedio. Finalmente se sugiere un esquema de trabajo factible con control terminológico
apto para cualquier traductor, revisor o redactor.

Palabras clave: lista negra, OpenOffice, coherencia terminológica, traducción asistida por ordenador, TAO.

“Blacklists” of words: a little known IT resource that facilitates terminology consistency
Abstract: Terminology consistency may be the issue with less IT support for translators and editors. This article goes beyond
spelling corrections and describes how to use blacklists of terms to facilitate terminology consistency. Translators using
translation memories can create these blacklists with WordFast, however, this program has some limitations, mainly because
it does not suggest the correct term, it only allows one blacklist per document and it requires a bilingual text. The Blacklist
Tool of OpenOffice surpasses these limitations by allowing the user to setup various blacklists and use them at will with
any document, including those created with the latest version of MS-Word, without previous conversion or intermediate
documents. A framework with feasible terminology control suitable for any translator, reviewer or editor is also provided.

Key words: blacklist, OpenOffice, terminology consistency, computer-assisted translation, CAT.
Panace@ 2009; 10 (29): 9-12

1. Introducción

A todos nos gustaría poder controlar la terminología de
nuestros textos (redactados en español o traducidos a este idio-
ma). Querríamos disponer de una herramienta que nos ayudase
a mantener una coherencia interna, o bien que nos permitiera
respetar los usos lingüísticos de un cliente. Quienes tenemos
la necesidad de escribir ciencia en español también echamos
de menos una herramienta que nos indique los términos o
expresiones inaceptables que hemos trasladado a nuestro texto.
Es cierto que, a menudo, se suele pedir a otra persona que nos
revise el texto con ese objetivo, pero no siempre es posible o los
plazos no siempre nos lo permiten. En cualquier caso, lo habi-
tual es que quien escribe el texto y quien lo revisa crean que
no tienen más ayuda que sus conocimientos y destrezas para
la revisión terminológica. Esto enlaza con el hecho de que la
mayoría de los redactores, traductores y revisores se conforman
con sacar el mayor rendimiento posible a los ordenadores en re-
lación con las correcciones ortográficas, pero no imaginan que
también les pueden ayudar con la coherencia terminológica.

De todos es sabido que los distintos procesadores de texto
del mercado (el omnipresente MS Word, pero también Open-

Office, WordPerfect, AbiWord, Pages, Mellel, TextEdit, etc.)
ofrecen un corrector ortográfico en distintos idiomas y un
diccionario personal donde incluir todas aquellas palabras que
no vienen en los diccionarios suminisTrados por el fabricante.
Puesto que la mayoría de los clientes exigen que los textos
definitivos no tengan errores detectables por dichas herra-
mientas, se presupone que el lector de este artículo no tiene
problemas con su manejo. Tampoco entraremos a describir las
gracias y desgracias de los diccionarios bilingües que vienen
con los programas de ayuda a la traducción, puesto que solo
son útiles cuando se usan, pero no, por ejemplo, cuando se
escribe un texto directamente en español. En consecuencia, en
este artículo trataremos situaciones como las siguientes.

1) Cada cliente tiene sus preferencias de uso para térmi-
nos correctos. Por ejemplo, uno puede preferir período
a periodo, cardiaco a cardíaco o arteriosclerosis a
arterioesclerosis, mientras que otro cliente podría
preferir el uso contrario (o incluso diferente) para los
mismos términos. Todos ellos son correctos por dife-
rentes motivos, por lo que los correctores ortográficos

* Este artículo está basado en un trabajo que se presentó en el I Congreso Internacional sobre Lenguaje y Asistencia Sanitaria, celebrado en

Alicante en octubre de 2007.

** Universidad de Málaga (España). Dirección para correspondencia: [email protected].

Panace@. Vol. X, n.º 29. Primer semestre, 2009

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no los detectarán como erróneos o desconocidos y
dependemos exclusivamente de nuestra habilidad.

que contenga un término de dicha lista. Cuando Wordfast
detecta un término de la lista negra en un segmento, indica
al usuario la palabra o sintagma que debería verificar antes
de darlo por traducido (figura 2B). Esta lista negra tiene la
ventaja de que resulta fácil de crear —no es más que una
lista de palabras separadas por retornos de carro— y tiene la
gran ventaja de poder introducir tanto palabras únicas como
sintagmas —en los que las palabras aparecen separadas por
espacios o signos de puntuación, como «vida media» y «de
lo anteriormente expresado se deduce que»—, e incluso
reconocimientos difusos de las terminaciones, que se indi-
can con comodines (*) como en «defosforil*», «glicosil*» o
«hidrofóbic*». Pero también tiene algunos defectos: solo in-
dica que hay una palabra que conviene revisar, sin proponer
alternativas a ella. De la imagen de la figura 1A también se
puede deducir que la lista negra se puede seleccionar o no,
según sea necesario.

La principal limitación de la lista negra de Wordfast reside
en que no se puede utilizar para una revisión de calidad de un
texto que no sea bilingüe o no se haya escrito con MS Word
—Wordfast solo funciona como un programa incrustado en
él—. También es una pena que no sugiera alternativas cuando
se encuentra un término «negro». Un último inconveniente
de esta herramienta reside en que no gestiona bien las listas
negras demasiado largas (más de 80 a 100 términos).

2) Los clientes tienen usos muy particulares (incluso raros),
como, por ejemplo, el de abstracto en lugar de resumen,
ribosomal en lugar de ribosómico o «el enzima» en lugar
de «la enzima». Aquí, los correctores ortográficos nos
indicarían que los términos del cliente son erróneos,
cuando sabemos que en ese caso no deben considerarse
así. Esta situación induce a que no hagamos caso al co-
rrector, con lo que el riesgo de dejar como correcto un
término incorrecto es altísimo.

3) Sospechamos que en el texto van a aparecer términos
que queremos evitar. Por ejemplo, queremos cambiar
clonaje y clonado por clonación, craneano o cranial
por craneal, asumir por suponer, efectividad por efica-
cia, defosforilar por desfosforilar, epinefrina por adre-
nalina, etc. Los correctores ortográficos no nos van a
ayudar, porque marcarán tanto los términos que hay
que cambiar como los que ya hemos cambiado (cra-
nial, clonaje, clonación, defosforilar, desfosforilar...), o
incluso darán por bueno algunos de los que queremos
cambiar (epinefrina, efectividad, asumir).

4) Queremos estar seguros de las mayúsculas y minús-
culas en algunos nombres que unas veces se escriben
con mayúscula (por ejemplo, mechero Bunsen, efecto
Doppler o tubo Falcon) y otras con minúscula (un
bunsen, el doppler o un falcon), por lo que no hay ma-
nera de que el corrector ortográfico acierte en ambos
casos.

Espero que nadie considere como solución práctica «la
fuerza bruta», o sea, ponerse a buscar y reemplazar cada uno
de los términos que aparecen en las directrices del cliente
para comprobar si se han seguido correctamente. Además,
somos humanos, por lo que, por más cuidado que pongamos,
nunca estaremos seguros de que no se nos haya pasado algo y
no queden términos que no son del gusto del cliente.

Por eso, creo que algo podremos aprovechar de esta
humilde contribución al control terminológico de un texto.
Como mínimo, debemos descubrir 1) que se puede tener un
diccionario que corrija palabras aparentemente correctas en
español, pero que son incorrectas en determinados casos o
usos; 2) que este diccionario, además, puede llegar a sugerir
la alternativa correcta al término señalado, y 3) que se pue-
den mantener varias listas negras diferentes y activar la(s)
necesaria(s) para cada documento.

2. Las listas negras en Wordfast

Los programas para la traducción asistida (SDL Trados,
Wordfast, Star Transit, Déjà Vu, etc.) suelen ofrecer un con-
trol de calidad para verificar que se han traducido correcta-
mente los términos, de acuerdo con el glosario del proyecto
o los que el traductor haya usado durante la traducción. Entre
estos programas, el que realmente nos puede interesar es
Wordfast, que ofrece además la posibilidad de crear una «lis-
ta negra» de términos (denominada «blacklist», figura 1A)
que comprueba que no se dé por traducido un segmento

Figura 1. Distintos aspectos de la lista negra de Wordfast. A: Diálogo
para