Improving online machine translation systems

In (Mellebeek et al., 2005), we proposed the design, implementation and evaluation of a novel and modular approach to boost the translation performance of existing, wide-coverage, freely available machine translation systems, based on reliable and fast automatic decomposition of the translation input and corresponding composition of translation output. Despite showing some initial promise, our method did not improve on the baseline Logomedia1 and Systran2 MT systems. In this paper, we improve on the algorithm presented in (Mellebeek et al., 2005), and on the same test data, show increased scores for a range of automatic evaluation metrics. Our algorithm now outperforms Logomedia, obtains similar results to SDL3 and falls tantalisingly short of the performance achieved by Systran

Special Libraries, January 1962

Volume 53, Issue 1https://scholarworks.sjsu.edu/sla_sl_1962/1000/thumbnail.jp

Quality of Machine Translations by Google Translate, Microsoft Bing Translator and iTranslate4

Tässä tutkimuksessa on tavoitteena vertailla kolmen konekääntimen tekemien käännösten laatua. Mukaan tutkimukseen valittiin konekääntimet Google Translate, Microsoft Bing ja iTranslate4. Tutkimuksen ensisijaisena tarkoituksena on selvittää, mikä valituista järjestelmistä toimii parhaiten käännettäessä suomen kielestä englannin kielelle. Tutkimuksen alussa asetettiin oletushypoteesiksi, että iTranslate4-konekäännin tulisi tekemään muita konekääntimiä vähemmän virheitä, etunaan suomalainen kehitystausta. Tutkimuksen toisena tarkoituksena oli selvittää, mikä tutkimusmateriaalin kolmesta tekstityypistä on haastavin vertailun konekääntimille. Oletuksena oli, että mitä pidempi teksti, sitä suurempi virheprosentti ja täten ajankohtaisten tapahtumien tekstit osoittautuisivat haastavimmiksi, koska ne olivat pisimpiä valituista teksteistä. Englannin kielelle käännettävä suomenkielinen tutkimusmateriaali otettiin Vaasan yliopiston internet-sivuilta, joilta tutkimukseen valittiin sosiologian ja venäjän kielen opintojen esittelytekstit. Materiaalina käytettiin tämän lisäksi kahta uutisartikkelia, jotka valittiin Pohjalaisen ja Uusisuomen internet-sivuilta, sekä kahta ajankohtaisten tapahtumien kuvausta, joista toinen otettiin koripallojoukkue Vaasan Salaman ja toinen harrastuskerho Waasa Snowmobilen internet-sivustoilta. Käännösten laadun arviointi perustuu Maarit Koposen vuonna 2010 laatimaan virheanalyysiin, jossa käännöksistä etsittiin käsitevirheitä, lajitellen virheet neljään eri kategoriaan: poisjätetyt-, lisätyt-, väärin käännetyt-, sekä kääntämättömät käsitevirheet. Tässä vertailussa vähiten kaikkia neljän eri tyypin käsitevirhettä yhteensä tehnyt konekäännin todettiin vertailun parhaaksi konekääntimeksi ja kaikkien virhetyyppien merkitystä pidettiin yhtä suurena. Tutkimustulokset osoittavat, että suomalaisen Sunda Systems Oy:n sääntöihin perustuvaa tekniikkaa (RBMT) käyttävä iTranslate4-konekäännin teki vähemmän virheitä kuin statistiseen (SMT) konekäännökseen perustuva Google Translate, joka puolestaan suoriutui paremmin kuin vertailun viimeiseksi jäänyt statistinen Microsoft Bing Translator -konekäännin. Tekstityypeistä vaikeimmin käännettäviksi osoittautuivat uutisartikkelit, joiden käännökset sisälsivät prosentuaalisesti eniten käsitevirheitä. Pidempien tekstien todettiin yleensä vaikuttavan käännösten laatuun negatiivisesti, vaikkeivät vertailun pisimmät tekstit osoittautuneetkaan aina haastavimmiksi.fi=Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.|en=Thesis fulltext in PDF format.|sv=Lärdomsprov tillgängligt som fulltext i PDF-format

A short guide to post-editing (Volume 16)

Artificial intelligence is changing and will continue to change the world we live in. These changes are also influencing the translation market. Machine translation (MT) systems automatically transfer one language to another within seconds. However, MT systems are very often still not capable of producing perfect translations. To achieve high quality translations, the MT output first has to be corrected by a professional translator. This procedure is called post-editing (PE). PE has become an established task on the professional translation market. The aim of this text book is to provide basic knowledge about the most relevant topics in professional PE. The text book comprises ten chapters on both theoretical and practical aspects including topics like MT approaches and development, guidelines, integration into CAT tools, risks in PE, data security, practical decisions in the PE process, competences for PE, and new job profiles

On the Complementarity between Human Translators and Machine Translation

Many translators are fearful of the impact of Machine Translation (MT) on their profession, broadly speaking, and on their livelihoods more specifically. We contend that their concern is misplaced, as human translators have a range of skills, many of which are currently – with no signs of any imminent breakthroughs on the horizon – impossible to replicate by automatic means. Nonetheless, in this paper, we will show that MT engines have considerable potential to improve translators’ productivity and ensure that the output translations are more consistent. Furthermore, we will investigate what machines are good at, where they break down, and why the human is likely to remain the most critical component in the translation pipeline for many years to come