927 resultados para Wikipedia, crowdsourcing, traduzione collaborativa


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Questa tesi si propone di investigare sul rapporto che Wikipedia ha con la traduzione dei suoi articoli. Nella tesi si osserva il fenomeno Wikipedia come paradosso e metodo globale efficiente di diffusione delle informazioni grazie al NPOV, del crowdsourcing con le sue implicazioni etiche per i volontari, i professionisti e i clienti, e della traduzione degli articoli del sito da parte di volontari. Si tratterà del rapporto del traduttore con la grande rete di Wikipedia e con le 280 lingue in cui il sito si può consultare, con una proposta di traduzione del paragrafo “Recursos Humanos” della pagina Wikipedia “El Corte Inglés” spagnola tradotta verso l’italiano.

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Questo elaborato si propone di analizzare le pratiche della localizzazione nel caso particolare del software destinato ai dispositivi mobili. Le innovazioni tecnologiche hanno portato grandi novità nell’ambiente della localizzazione, sia per quanto riguarda l’approccio, sia per le tecnologie e le tecniche utilizzate. In questa tesi di Laurea saranno anche approfonditi gli aspetti di un nuovo approccio alla traduzione in costante espansione, i fenomeni di traduzione collaborativa e traduzione in crowdsourcing. Nel capitolo 1 viene trattato il fenomeno della localizzazione, partendo dalle sue origini e ripercorrendo la sua storia per cercare di darne una definizione condivisa e delinearne le caratteristiche fondamentali, analizzando i vari fenomeni coinvolti nel processo. Il capitolo 2 affronta il tema della traduzione collaborativa e del crescente numero di community online di traduzione in crowdsourcing, un fenomeno recente che desta curiosità, ma anche preoccupazione all’interno degli ambienti della traduzione, in quanto molti sono i dubbi che pervadono i traduttori professionisti circa il ruolo che verrebbero a ricoprire in questo nuovo mercato linguistico. Nel capitolo 3 sono descritti i vari passaggi che un localizzatore deve compiere nel momento in cui affronta un progetto di localizzazione di una app per il sistema operativo Android, partendo dalla ricerca della stessa fino alla pubblicazione della versione localizzata sullo store o sui diversi repository online. Nel capitolo 4, infine, viene analizzato più approfonditamente Crowdin, uno dei sistemi di traduzione assistita collaborativi online, applicandolo nella pratica alla traduzione di una app per dispositivi mobili dotati di sistema operativo Android. Ne verranno descritti i diversi approcci, a seconda che l’utente sia un project manager oppure un traduttore freelance. Per concludere saranno trattati gli aspetti salienti della traduzione pratica di una app per Android.

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Tesi di laurea volta a descrivere la realizzazione di un sistema che permette la condivisione dei dati dai sensori dei dispositivi android su un server centrale

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Di pari passo con l'espansione dell'industria dei videogiochi, la traduzione videoludica è andata evolvendosi con l'avanzamento tecnologico e l'impatto sempre più crescente di questo fenomeno culturale nella società. Questa recente tipologia di traduzione, chiamata localizzazione, combina elementi della traduzione di software con quella audiovisiva. In questo studio verrà analizzato il fenomeno della fan-translation, ovvero la traduzione autonoma di videogiochi da parte degli utenti, e verrà preso in esame il caso di Superfighters Deluxe, videogioco in fase di sviluppo dello studio indipendente MythoLogic Interactive.

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In this paper, we propose an unsupervised segmentation approach, named "n-gram mutual information", or NGMI, which is used to segment Chinese documents into n-character words or phrases, using language statistics drawn from the Chinese Wikipedia corpus. The approach alleviates the tremendous effort that is required in preparing and maintaining the manually segmented Chinese text for training purposes, and manually maintaining ever expanding lexicons. Previously, mutual information was used to achieve automated segmentation into 2-character words. The NGMI approach extends the approach to handle longer n-character words. Experiments with heterogeneous documents from the Chinese Wikipedia collection show good results.

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Since its debut in 2001 Wikipedia has attracted the attention of many researchers in different fields. In recent years researchers in the area of ontology learning have realised the huge potential of Wikipedia as a source of semi-structured knowledge and several systems have used it as their main source of knowledge. However, the techniques used to extract semantic information vary greatly, as do the resulting ontologies. This paper introduces a framework to compare ontology learning systems that use Wikipedia as their main source of knowledge. Six prominent systems are compared and contrasted using the framework.

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Crowdsourcing harnesses the potential of large and open networks of people. It is a relatively new phenomenon and attracted substantial interest in practice. Related research, however, lacks a theoretical foundation. We propose a system-theoretical perspective on crowdsourcing systems to address this gap and illustrate its applicability by using it to classify crowdsourcing systems. By deriving two principal dimensions from theory, we identify four fundamental types of crowdsourcing systems that help to distinguish important features of such systems. We analyse their respective characteristics and discuss implications and requirements for various aspects related to the design of such systems. Our results demonstrate that systems theory can inform the study of crowdsourcing systems. The identified system types and the implications on their design may prove useful for researchers to frame future studies and for practitioners to identify the right crowdsourcing systems for a particular purpose.

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At NTCIR-9, we participated in the cross-lingual link discovery (Crosslink) task. In this paper we describe our approaches to discovering Chinese, Japanese, and Korean (CJK) cross-lingual links for English documents in Wikipedia. Our experimental results show that a link mining approach that mines the existing link structure for anchor probabilities and relies on the “translation” using cross-lingual document name triangulation performs very well. The evaluation shows encouraging results for our system.

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Analysis of Wikipedia's inter-language links provides insight into a new mechanism of knowledge sharing and linking worldwide.

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Web 2.0 technologies have mobilised collaborative peer production and participatory cultures for online content creation. However, not all online communities engaging in these activities are independently facilitated and often operate within the auspices of the cultural institutions that develop and resource them. Borrowing from the principles of Wikipedia that supports collaborative online content creation and online community, ABC Pool (abc.net.au/pool) is one such institutional online community operating with the support of the Australian Public Service Broadcaster (PSB), the Australian Broadcasting Corporation (ABC). This paper explores the collaborative, creative, and governance activities of an institutional online community and how the role of the community manager is an intermediary within these arrangements.

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In this paper, we describe a machine-translated parallel English corpus for the NTCIR Chinese, Japanese and Korean (CJK) Wikipedia collections. This document collection is named CJK2E Wikipedia XML corpus. The corpus could be used by the information retrieval research community and knowledge sharing in Wikipedia in many ways; for example, this corpus could be used for experimentations in cross-lingual information retrieval, cross-lingual link discovery, or omni-lingual information retrieval research. Furthermore, the translated CJK articles could be used to further expand the current coverage of the English Wikipedia.

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In this paper we examine automated Chinese to English link discovery in Wikipedia and the effects of Chinese segmentation and Chinese to English translation on the hyperlink recommendation. Our experimental results show that the implemented link discovery framework can effectively recommend Chinese-to-English cross-lingual links. The techniques described here can assist bi-lingual users where a particular topic is not covered in Chinese, is not equally covered in both languages, or is biased in one language; as well as for language learning.