Personalizar formatos de localización automática
Durante la traducción, Trados Studio adapta automáticamente las siguientes variables al formato del idioma de destino: fechas, horas, medidas, números y divisa. Estos formatos se utilizan al sustituir automáticamente los valores de las coincidencias de la TM y al generar sugerencias de QuickPlace. A partir de Trados Studio 2022, puede ampliar los formatos que Trados Studio utiliza para identificar y localizar automáticamente las variables.
Por qué y cuándo se efectúa esta tarea
¿Cuándo se deben personalizar los formatos de localización?
- el texto de origen contiene formatos no estándar para números, fechas, horas, medidas o divisas y Trados Studio no puede identificarlos correctamente como variables;
- las unidades de traducción de la memoria de traducción utilizan formatos incorrectos o incoherentes para las variables y no desea utilizarlos para las nuevas traducciones.
- no desea utilizar los formatos de localización predeterminados en las sugerencias de QuickPlace y los resultados de Traducción automática.
Personalizar formatos de localización automática
Para personalizar los formatos de localización utilizados para sustituir las variables automáticamente, especifique formatos diferentes a los predeterminados. Asegúrese de dar prioridad al nuevo formato para la sustitución automática y QuickPlace.
Para memorias de traducción en la nube
Todos los ajustes de las memorias de traducción en la nube son de solo lectura en Trados Studio y solamente se pueden actualizar desde RWS Language Cloud. Para personalizar las variables de las memorias de traducción en la nube, abra su cuenta en la nube en un explorador, vaya a la ficha Recursos y actualice la regla de procesamiento del lenguaje que utiliza la memoria de traducción en la nube. Para obtener información sobre cómo actualizar las variables y las reglas de procesamiento del lenguaje en la nube, consulte el capítulo «Reglas de procesamiento del lenguaje» en la documentación de Language Cloud.
Para memorias de traducción locales y basadas en servidor