Transept

Control

Memoria de traducción que recuerda sus decisiones

Donde cada decisión de traducción se convierte en memoria —la redacción y el razonamiento detrás de ella: las alternativas que rechazó, los comentarios que explicaron la decisión—. Lo llamamos memoria con contexto de decisiones, y Transept retroalimenta al modelo con ella en la siguiente ejecución. Sus decisiones de la página 1 vuelven en la página 500, en el siguiente documento y en el de su equipo.

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Una versión funcional de la aplicación real — Literess, el glosario, la guía de estilo, los flujos de trabajo y la memoria de traducción están activos. Haga clic y explore.

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A key turned in the lock and the door swung open.

У замку повернувся ключ, і двері розчахнулися.

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The knock came just before midnight.

Стукіт пролунав перед самою північчю.

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En contexto✦

Todas las herramientas de traducción tienen una memoria de traducción —Trados y memoQ crearon la categoría, y puede conseguir una gratis en un editor de código abierto—. Así que la verdadera pregunta no es si una herramienta recuerda, sino qué hace con esa memoria. La respuesta antigua es la recuperación: ¿hemos traducido este segmento exacto antes? Extraiga la coincidencia, rellene el hueco. La respuesta de Transept es el contexto: ¿qué sabe ya este proyecto y cuánto de ello pertenece a la frase en la que está trabajando? Apruebe una traducción y se recordará automáticamente, luego aparecerá mientras trabaja y se entregará al modelo como referencia, para que el siguiente borrador reutilice sus palabras en lugar de empezar de cero. Sin bases de datos que construir, sin concordancias que mantener, sin copiar y pegar desde un panel. Es la diferencia entre una memoria que usted consulta y una memoria que está en la sala mientras traduce.

Tradúzcalo una vez, reutilícelo en todas partes

Las herramientas TAO clásicas guardan una memoria de traducción que usted mantiene y de la que copia manualmente. Transept la construye por usted mientras trabaja y —la parte que las herramientas de IA genéricas no pueden hacer— retroalimenta al modelo, para que la siguiente traducción ya conozca sus decisiones pasadas.

  1. Recuerda a medida que avanza

    Cada bloque que aprueba se añade a su memoria automáticamente —su propio trabajo y el de su equipo—. Sin bases de datos separadas que mantener, sin pasos de exportación. En el momento en que una traducción está activa, es reutilizable.

  2. Las coincidencias aparecen mientras traduce

    Seleccione un bloque y el panel Memoria mostrará las traducciones anteriores más cercanas —emparejadas por significado, no solo por redacción—. Una búsqueda semántica saca a la luz segmentos que significan lo mismo aunque estén expresados de forma diferente, fusionados con coincidencias de texto exactas y parciales; una etiqueta de porcentaje muestra la similitud del texto. Un clic copia el texto de destino o lo inserta en el bloque.

  3. La IA traduce con su memoria

    La parte que un glosario no puede hacer y un LLM en bruto no hará: sus coincidencias se convierten en contexto de referencia en el prompt, por lo que traducir, corregir y buscar reutilizan su redacción establecida en lugar de inventar una nueva frase cada vez.

  4. Traiga la suya y busque en todo

    Importe una memoria existente como TMX o XLIFF y podrá buscar en ella desde el primer día. Limite la búsqueda a un documento, un proyecto o a todo el equipo —y busque en comentarios y chats anteriores junto con las traducciones—.

Donde la reutilización se amortiza sola

Documentos repetitivos

Manuales, contratos, notas de la versión, catálogos de productos: la misma frase traducida una vez y reutilizada dondequiera que se repita, en lugar de volver a traducirla y volver a cobrarla.

Coherencia en toda una biblioteca

Un centro de ayuda o un conjunto de documentos donde la misma advertencia, el mismo paso o el mismo texto estándar debe leerse de forma idéntica en cada artículo y en cada idioma.

Memoria que recuerda el porqué

No solo la redacción final: las alternativas rechazadas y los comentarios detrás de una elección también vuelven, para que el modelo reutilice su criterio, no solo sus palabras.

Dónde está la diferencia✦

Si solo hablamos de coincidencias, el sector tiene un límite. Trados y memoQ son la vanguardia del antiguo paradigma: coincidencias exactas y parciales, y en lo más alto, coincidencias de contexto (el 101 % de memoQ: un segmento más sus vecinos). Es una base de datos que usted consulta, y se ha perfeccionado. Lo que no puede hacer es encontrar la frase que significa lo mismo con otras palabras. Transept fusiona tres tipos de coincidencias —exacta, parcial y semántica (basada en el significado)— en un único resultado clasificado, de modo que una paráfrasis aparece junto a un casi duplicado. La búsqueda semántica por sí sola es arriesgada (dejará pasar un término casi idéntico como «íleon» por «ilion»); fusionarla con coincidencias exactas y parciales es lo que la mantiene precisa.

La mayor diferencia es dónde reside la memoria. Para Phrase, Smartcat y el resto, es una base de datos organizada junto al editor: usted la consulta, rellena el segmento y el modelo elige un motor. Lilt va más allá y ajusta un modelo en función de su trabajo anterior, pero se trata de pesos que no puede inspeccionar, no de una recuperación que sí puede ver. Transept mantiene la memoria viva: se introduce en el borrador y en la fase de control de calidad, se puede buscar en sus comentarios anteriores, chats y documentos enteros —no solo en pares de segmentos— y viaja con el proyecto en lugar de quedarse en una caja que debe recordar abrir. (Para la localización de software a nivel de cadenas, con una memoria de traducción vinculada a ID de mensajes y conectada a CI/CD, una herramienta como Lokalise sigue siendo la mejor opción; Transept está diseñado para documentos y contenido).

Preguntas frecuentes✦

Preguntas, respondidas sin rodeos

  • Sí, está integrada en todos los planes, incluido el plan Free. No hay complementos separados ni bases de datos adicionales que gestionar. Cada traducción que aprueba alimenta su memoria automáticamente.
  • Un glosario fija términos individuales: un nombre, una palabra de producto, una frase. La memoria de traducción empareja segmentos enteros: frases y párrafos que ya ha traducido. Son complementarios: el glosario mantiene la coherencia de las palabras, la memoria evita que vuelva a traducir la misma frase. La mayoría de los profesionales utilizan ambos.
  • Sí, expórtela como TMX o XLIFF y súbala. Sus pares de origen y destino existentes se pueden buscar de inmediato y alimentan a la IA como cualquier otra memoria.
  • No. Las palabras se gastan al traducir texto nuevo. Copiar, insertar o reutilizar una coincidencia de su memoria no cuesta nada.
  • Trados y memoQ son lo mejor de la memoria clásica de las herramientas TAO: una base de datos de segmentos con coincidencias exactas, parciales y de contexto (101 %). Hay dos diferencias. Primero, las coincidencias: se detienen en la similitud de texto, mientras que Transept añade la búsqueda semántica, por lo que encuentra una frase que significa lo mismo aunque esté redactada de forma diferente. Segundo, dónde reside la memoria: la suya es un panel que usted consulta junto al editor; la de Transept se construye a partir del trabajo que usted aprueba y se introduce en el borrador de IA y en la fase de control de calidad.
  • Phrase y Smartcat son plataformas sólidas que organizan la memoria entre proyectos y clientes; Phrase incluso selecciona automáticamente un motor de traducción automática y puntúa cada segmento. Pero sigue siendo coincidir y rellenar: la memoria es una base de datos de la que se nutre el flujo de trabajo, y el modelo elige un motor en lugar de que su memoria dirija el borrador. Lilt, en cambio, ajusta un modelo en función de su trabajo anterior: es potente, pero se trata de pesos en lugar de una recuperación que pueda inspeccionar o importar. La memoria de Transept es el contexto dentro del cual traduce la IA, construido a partir de una recuperación híbrida que usted puede ver.
  • Para el trabajo con documentos y contenido, normalmente no: la traducción, la memoria de traducción, el glosario, el control de calidad y la exportación conviven en un solo lugar. Para la localización de software a nivel de cadenas (una memoria de traducción vinculada a ID de mensajes, conectada a CI/CD), combine Transept con una herramienta como Lokalise. La importación y exportación funcionan con TMX y XLIFF, por lo que nada queda bloqueado en ningún caso.
  • Es la memoria de traducción adaptada a la era de los LLM. En lugar de limitarse a recuperar un segmento anterior para que usted lo pegue, sus coincidencias se pasan al prompt de traducción como referencia, de modo que el paso de traducción automática reutiliza su redacción establecida. La misma idea que una memoria de traducción clásica, aplicada a cómo la IA genera realmente el texto.
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