Publicado

2021-10-26

Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition

Error Analysis in Machine Translation for Language Pair Slovenian-French and Perspectives for Post-Editing Training

Análisis de los errores de traducción automática para la combinación de idiomas esloveno-francés y perspectivas para una formación en posedición

DOI:

https://doi.org/10.15446/male.v14n2.91299

Palabras clave:

traduction automatique, post-édition, analyse des erreurs, formation (fr)
failure analysis, machine translation, post-editing, training (en)
análisis de errores, formación, posedición, traducción automática (es)

Autores/as

Ces dernières années, la traduction automatique (TA) a considérablement progressé de sorte que des connaissances en post-édition (PE) deviennent nécessaires dans l’industrie de la traduction. Cela nécessite de nouvelles connaissances et la mise en place d’un enseignement dans le domaine de la PE. Dans le présent article, nous vérifions l’usage de la TA dans une formation en traduction de niveau Master (Université de Ljubljana), à partir d’une langue maternelle à moindre diffusion (le slovène) vers une langue étrangère à large diffusion (le français), et nous en dégageons les erreurs dues à la TA. L’analyse des erreurs indique que la qualité de la TA diffère notamment en fonction du type de texte et du niveau de difficulté du texte à traduire. Enfin, nous proposons quelques perspectives pour une formation en PE axée sur la traduction et l’apprentissage d’une langue étrangère.

Machine translation (MT) has advanced significantly in recent years, making knowledge of post-editing (PE) essential in the translation industry. This requires new knowledge and training in PE. In this paper, we investigate the use of MT in a Master's level translation course at the University of Ljubljana, from a less common native language (Slovenian) to a more common foreign language (French) to identify MT errors. The failure analysis shows that the quality of MT varies depending particularly on the type of text, and the level of difficulty of the text that is to be translated. Finally, we propose some perspectives for PE training focused on translation and foreign language learning.

En los últimos años, la traducción automática (TA) ha avanzado considerablemente, por lo que tener conocimientos de posedición (PE) es cada vez más necesario en la industria de la traducción. Esto requiere adquirir nuevos conocimientos y que se eduque en el campo de la PE. En este artículo, verificamos el uso de la TA en la formación en traducción a nivel de Maestría (Universidad de Ljubljana); basándonos en la TA desde una lengua materna no muy difundida (esloveno) hacia una lengua extranjera de mayor difusión (francés), e identificamos errores debidos a la TA. El análisis de errores indica que la calidad de la TA difiere notablemente según el tipo de texto y el nivel de dificultad del texto a traducir. Por último, ofrecemos algunas perspectivas para una formación en PE centrada en la traducción y el aprendizaje de una lengua extranjera.

Referencias

Allen, J. (2003). Post-Editing. In H. Somers (Ed.), Computers and translation: A translator’s guide (pp. 297-317). Benjamins Translation Library. https://doi.org/10.1075/btl.35.19all

Bentivogli, L., Bisazza, A., Cettolo, M., & Federico, M. (2016). Neural versus phrase-based machine translation quality: A case study. In J. Su, K. Duh, & X. Carreras (Eds.), Proceedings of the 2016 conference on empirical methods in natural language processing (pp. 257-267). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/D16-1025

Bouillon, P., Girletti, S., & Volkart, L. (2021). Advanced machine translation post-editing training for in house professional translators. In Proceedings of the Affumt 2021 Conference: Former aux métiers de la traduction aujourd’hui et demain (pp. 10-11). Livret Abstracts.

Brunette, L. & O’Brien, S. (2011). Quelle ergonomie pour la pratique postéditrice des textes traduits ? ILCEA, 14, 1-10. https://doi.org/10.4000/ilcea.1081

Calvet, L.-J. (1999). Pour une écologie des langues du monde. Plon.

Casas, S. (2021). Intégration de la post-édition dans un cours de traduction et révision. In Proceedings of the Affumt 2021 Conference: Former aux métiers de la traduction aujourd’hui et demain (pp. 13-14). Livret Abstracts.

Castillo Bernal, P. (2021). Post-editing machine-translated specialised texts and second-language learning. In Proceedings of the Affumt 2021 Conference: Former aux métiers de la traduction aujourd’hui et demain (pp. 14-15). Livret Abstracts.

De Faria Pires, L. (2018). Intégration de la traduction automatique neuronale à la formation universitaire des futurs traducteurs : pistes d’exploration. Myriades, 4, 50-61.

Depraetere, I. (2010). What counts as useful advice in a university post-editing training context? Report on a case study. In V. Hansen & F. Yvon (Eds.), Proceedings of the 14th annual conference of the European Association for Machine Translation. European Association for Machine Translation.

Farrus, M., Costa-Jussà, M. R., Marino, J. B., & Fonollosa, J. A. R. (2010). Linguistic-based evaluation criteria to identify statistical machine translation errors. In V. Hansen & F. Yvon (Eds.), Proceedings of the 14th annual conference of the European Association for Machine Translation. European Association for Machine Translation.

Federico, M., Cattelan, A., & Trombetti, M. (2012). Measuring user productivity in machine translation enhanced computer assisted translation. In J. DeCamp (Ed.), Proceedings of the 10th conference of the Association for Machine Translation in the Americas, AMTA. Association for Machine Translation in the Americas.

Guerberof Arenas, A. & Moorkens, J. (2019). Machine translation and post-editing training as part of a master's programme. Jostrans: The Journal of Specialised Translation, (31), 217-238.

Green, S., Heer, J., & Manning, C. D. (2013). The efficacy of human post-editing for language translation. In Proceedings of the Sigchi Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 439-448). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/2470654.2470718

Kliffer, M. (2008). Post-Editing machine translation as an FSL Exercise. Porta Linguarum: Revista Internacional de Didáctica de las Lenguas Extranjeras, (9), 53-68. https://doi.org/10.30827/Digibug.31745

Koponen, M. (2010). Assessing machine translation quality with error analysis. In MikaEL: Electronic proceedings of the KäTu symposium on translation and interpreting studie (Vol. 4). Suomen kääntäjien ja tulkkien liitto.

Kübler, N. (2007). La traduction automatique : traduction machine. Tribune internationale des langues vivantes, 45, 1-14.

Lavault-Olléon, É. (2011). L’ergonomie, nouveau paradigme pour la traductologie. ILCEA, 14. https://doi.org/10.4000/ilcea.1078

L’Homme, M.-C. (2008). Initiation à la traductique. Linguatech éditeur.

Loock, R. (2019). La plus-value de la biotraduction face à la machine. Traduire, 241, 54-65. https://doi.org/10.4000/traduire.1848

Lommel, A., Burchardt, A., Popovic, M., Harris, K., Avramidis, E., & Uszkoreit, H. (2014). Using a new analytic measure for the annotation and analysis of MT errors on real data. In M. Cettolo, M. Federico, L. Specia, & A. Way (Eds.), Proceedings of the 17th conference of the European Association for Machine Translation (pp. 65-172). European Association for Machine Translation.

Lommel, A. & Melby, A. K. (2018). Tutorial: MQM-DQF: A good marriage (Translation quality for the 21st Century). In J. Campbell, A. Yanishevsky, J. Doyon, & D. Jones (Eds.), Proceedings of the 13th conference of the Association for Machine Translation in the Americas (Vol. 2). Association for Machine Translation in the Americas.

Maxwell, D. (1990). Distributed language translation: A multilingual project. The Indiana University Linguistics Club.

O’Brien, S. (2002). Teaching post-editing: A proposal for course content. In Proceedings of the 6th EAMT workshop: Teaching machine translation (pp. 99-106). European Association for Machine Translation.

Plaza Lara, C. (2019). Análisis DAFO sobre la inclusión de la traducción automática y la posedición en los másteres de la red EMT. Jostrans: The Journal of Specialised Translation, (31), 260-280. DOI: https://doi.org/10.30827/sendebar.v31i0.11301

Pym, A. (2013). Translation skill-sets in a machine-translation age. Meta: Journal des traducteurs Translators’ Journal, 58(3), 487-503. https://doi.org/10.7202/1025047ar

Robert, A.-M. (2010). La post-édition : l’avenir incontournable du traducteur ? Traduire, 222, 137-144. https://doi.org/10.4000/traduire.460

Robert, A.-M. (2013). Vous avez dit post-éditrice ? Quelques éléments d’un parcours personnel. The Journal of Specialised Translation, (19), 29-39.

Toral, A., & Sánchez-Cartagena, V. M. (2017). A multifaceted evaluation of neural versus phrase-based machine translation for 9 language directions. In M. Lapata, P. Blunsom, & A. Koller (Eds.), Proceedings of the 15th conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Vol. 1, pp. 1063-1073). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/E17-1100

Vasconcellos, M. (1986). Post-editing on-screen: Machine translation from Spanish into English. Translating and the Computer, 8, 133-146.

Vaupot, S. (2020). Création de ressources lexicographiques Français-Slovène d'aide à la traduction spécialisée. Lexikos, 30, 1-21. http://doi.org/10.5788/30-1-1579

Vaupot, S. (2021). Creating a bilingual dictionary of collocations: a learner-oriented approach. Indonesian Journal of Applied Linguistics, 10(3), 762-770. https://doi.org/10.17509/ijal.v10i3.31888

Vilar, D., Xu, J., D’Haro, L. F., & Ney, H. (2006). Error analysis of statistical machine translation output. In N. Calzolari, K. Choukri, A. Gangemi, B. Maegaard, J. Mariani, J. Odijk, & D. Tapias (Eds.), Proceedings of the fifth international conference on language resources and evaluation. European Language Resources Association (ELRA).

Wagner, E. (1985). Post-Editing systran – A challenge for commission translator. Terminologie et Traduction, 3, 1-7.

Yamada, M. (2019). The impact of Google Neural Machine Translation on post-editing by student translators. Jostrans: The Journal of Specialised Translation, (31), 87-106.

Cómo citar

APA

Vaupot, S. (2020). Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition. Matices en Lenguas Extranjeras, 14(2), 83–110. https://doi.org/10.15446/male.v14n2.91299

ACM

[1]
Vaupot, S. 2020. Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition. Matices en Lenguas Extranjeras. 14, 2 (jul. 2020), 83–110. DOI:https://doi.org/10.15446/male.v14n2.91299.

ACS

(1)
Vaupot, S. Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition. Matices Leng. Extranj. 2020, 14, 83-110.

ABNT

VAUPOT, S. Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition. Matices en Lenguas Extranjeras, [S. l.], v. 14, n. 2, p. 83–110, 2020. DOI: 10.15446/male.v14n2.91299. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/male/article/view/91299. Acesso em: 13 mar. 2026.

Chicago

Vaupot, Sonia. 2020. «Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition». Matices En Lenguas Extranjeras 14 (2):83-110. https://doi.org/10.15446/male.v14n2.91299.

Harvard

Vaupot, S. (2020) «Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition», Matices en Lenguas Extranjeras, 14(2), pp. 83–110. doi: 10.15446/male.v14n2.91299.

IEEE

[1]
S. Vaupot, «Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition», Matices Leng. Extranj., vol. 14, n.º 2, pp. 83–110, jul. 2020.

MLA

Vaupot, S. «Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition». Matices en Lenguas Extranjeras, vol. 14, n.º 2, julio de 2020, pp. 83-110, doi:10.15446/male.v14n2.91299.

Turabian

Vaupot, Sonia. «Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition». Matices en Lenguas Extranjeras 14, no. 2 (julio 1, 2020): 83–110. Accedido marzo 13, 2026. https://revistas.unal.edu.co/index.php/male/article/view/91299.

Vancouver

1.
Vaupot S. Analyse des erreurs de traduction automatique pour la combinaison de langues slovène-français et perspectives pour une formation en post-édition. Matices Leng. Extranj. [Internet]. 1 de julio de 2020 [citado 13 de marzo de 2026];14(2):83-110. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/male/article/view/91299

Descargar cita

CrossRef Cited-by

CrossRef citations2

1. Isabelle Chauveau, Loïc De Faria Pires. (2024). La post-édition de TAN en classe : compatible avec la traduction littéraire féministe ?. Palimpsestes, 38 https://doi.org/10.4000/12spb.

2. Adriana Mezeg. (2023). Ali sploh še potrebujemo prevajalce?. Ars & Humanitas, 17(1), p.139. https://doi.org/10.4312/ars.17.1.139-154.

Dimensions

PlumX

Visitas a la página del resumen del artículo

938

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.