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Ambas herramientas fueron fáciles de usar y tradujeron el texto mucho mejor de lo que yo esperaba. En cuanto a mis preferencias, yo elegiría Matecat, porque permite hacer algún cambio a medida que se traduce, mientras de DeepL lo hace completamente por su cuenta, sin intervención humana. También es debido a la dificultad que presenta DeepL a la hora de editar el texto procesado, ya que hay que estar suscripto para habilitar la edición. Esto hace que uno tenga que estar dando vueltas innecesarias para convertir el archivo y poder alterarlo sin pagar.

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The impact of Google Neural Machine Translation on Post-editing by student translators_Procesado con DeepL.

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The impact of Google Neural Machine Translation on Post-editing by students translators_Procesado con Matecat

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Machine Translation

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Trabajo grupal

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Amazingly Simple Graphic Design Software - Canva

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Trabajo individual

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Glosario - TP: Búsquedas efectivas en la web

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Digitalización del proceso de traducción_Revisado en Word

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Digitalización del proceso de traducción_Revisado en Word

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La digitalización del proceso de traducción_Revisado en Word

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Digitalización del proceso de traducción_Revisado en Drive

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Digitalización del proceso de traducción_Revisado en Drive

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La digitalización del proceso de traducción_Revisado en Drive

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Digitalización del proceso de traducción

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Digitalización del proceso de traducción

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La digitalización del proceso de traducción

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Seguridad Informática-Huella digital

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Seguridad informática-Huella digital (Ana Amosa)