Skills and Profile of the New Role of the Translator as MT Post-editor

This paper explores the skills and profile of the new role of the translator as MT post-editor in view of the rising interest and use of MT in the translation industry. After a brief review of the relevant literature declaring post-editing (PE) as a profession on its own, the paper goes on to identify the different tasks involved in PE processes, following the work of Krings (Krings, 2001). Then, a series of competences are defined and grouped into three main categories: core competences, linguistic skills and instrumental competences. Finally, a description of the controlled translation scenario of MT PE is advanced taking into account the overall scenario of any translation project, including client description, text domain, text description, use of glossaries, MT engine, MT output quality and purpose of the translated text.Aquest article aborda les habilitats i les característiques del perfil del nou rol del traductor com a posteditor de traducció automàtica, tot i tenint en compte l'augment de l'interès en i l'ús de la traducció automàtica per part de la industria de la traducció. Després d'una breu revisió de la literatura més rellevant sobre postedició (PE) en tant que professió per ella mateixa, l'article identifica les diferents tasques implicades en els processos de PE, segons la proposta de Krings (2001). A continuació es defineix una sèrie de competències que s'agrupen en tres categories principals: competències nuclears, habilitats lingüístiques i competències instrumentals. Finalment el artículo proposa una descripció de l'escenari de traducció controlada propi de la PE de traducció automàtica, sense perdre de vista l'escenari general de qualsevol projecte de traducció, que inclou la descripció del client, el domini del text, la descripció del text, l'ús de glossaris, el motor de traducció automàtica, la qualitat de la traducció automàtica resultant i el propòsit del text traduït.Este artículo aborda las habilidades y las características del perfil del nuevo rol del traductor como poseditor de traducción automática, a la luz del aumento del interés en y del uso de la traducción automática por parte de la industria de la traducción. Después de una breve revisión de la literatura más relevante sobre posedición (PE) en tanto que profesión por sí misma, en el artículo se identifican las diferentes tareas implicadas en los procesos de PE, según la propuesta de Krings (2001). A continuación se define una serie de competencias que se agrupan en tres categorías principales: competencias nucleares, habilidades lingüísticas y competencias instrumentales. Finalmente el artículo propone una descripción del escenario de traducción controlada propio de la PE de traducción automática, sin perder de vista el marco general de cualquier proyecto de traducción, que incluye la descripción del cliente, el dominio del texto, la descripción del texto, el uso de glosarios, el motor de traducción automática, la calidad de la traducción automática resultante y el propósito del texto traducido

Human evaluation of three machine translation systems : from quality to attitudes by professional translators

This article aims to compare three machine translation systems with a focus on human evaluation. The systems under analysis are a domain-adapted statistical machine translation system, a domain-adapted neural machine translation system and a generic machine translation system. The comparison is carried out on translation from Spanish into German with industrial documentation of machine tool components and processes. The focus is on the human evaluation of the machine translation output, specifically on: fluency, adequacy and ranking at the segment level; fluency, adequacy, need for post-editing, ease of post-editing, and mental effort required in post-editing at the document level; productivity (post-editing speed and post-editing effort) and attitudes. Emphasis is placed on human factors in the evaluation process.En este artículo se comparan tres sistemas de traducción automática poniendo especial atención en la evaluación humana. Los sistemas analizados son un sistema estadístico de traducción automática con adaptación al dominio, un sistema neuronal de traducción automática con adaptación al dominio y un sistema de traducción automática genérico. La comparación se lleva a cabo en una traducción del español al alemán de documentación industrial de componentes y procesos de máquina herramienta. El estudio se centra en la evaluación humana de la traducción automática, en concreto en los siguientes aspectos: fluidez, adecuación y ranquin a nivel de segmento; fluidez, adecuación, necesidad de posedición, facilidad de posedición y esfuerzo mental requerido en la posedición a nivel de documento; productividad (velocidad de posedición y esfuerzo de posedición) y actitudes. Se hace énfasis en los factores humanos del proceso de evaluación

La traducción en the huffington post

This paper analyzes the role of translation in the new scenario created by the emergence of digital media. The Internet has become a privileged instrument for social communication in the twenty-first century. All the major media have created digital editions and they coexist on the Net with new media that have tapped the rise of cyberspace and opportunities for participation offered by Web 0.2. One such example is The Huffington Post, a digital newspaper that combines traditional journalism with a platform open to reader participation in which blogging clearly plays a prominent role. The Huffington Post is of great interest to journalistic translation given its policy of global expansion, as proven by editions published in various languages and the translation of journalism blogs. Using a descriptive method, we study how translation works in these online editions, how it is used and for what purposes. To this end, we have analyzed the translations published over a three-month period (the last quarter of 2012).Este trabajo analiza el papel de la traducción en el nuevo escenario creado por la irrupción de los medios digitales. Internet se ha convertido en un instrumento privilegiado de comunicación social en el siglo XXI.Todos los grandes medios de comunicación han creado ediciones digitales y conviven en la red con nuevos medios que han aprovechado el auge del ciberespacio y las posibilidades de participación que ofrece la Web 0.2. Uno de ellos es The Huffington Post, un periódico digital que conjuga el periodismo tradicional con una plataforma abierta a la participación de sus lectores, en el que el fenómeno blog tiene un protagonismo indiscutible. The Huffington Post presenta un enorme interés para la traducción periodística por su política de expansión mundial a través de diferentes ediciones en otras lenguas y por la traducción de blogs periodísticos. Utilizando una metodología descriptiva, estudiamos de qué manera actúa la traducción en las ediciones de este cibermedio, cómo se utiliza y con qué objetivos. Para ello, hemos analizado las traducciones publicadas durante un periodo de tres meses, que comprende el último trimestre de 2012

La traducción automática en las empresas de traducción

La traducción automática tiene una presencia creciente en los procesos de traducción de muchos clientes y con ella la posedición de textos traducidos con motores de traducción. Esto supone nuevos retos en la adecuación de esta realidad a los procedimientos existentes y en la elaboración del perfil profesional de poseditor.La traducció automàtica té una presència creixent en els processos de traducció de molts clients i amb ella la postedición de textos traduïts amb motors de traducció. Això suposa nous reptes en l'adequació d'aquesta realitat als procediments existents i en l'elaboració del perfil professional de posteditor.Machine translation is more and more present in many customers' translation processes, together with post-editing of texts translated with translation engines. This involves new challenges in fitting this reality to the existing procedures and the professional profile creation of post-editors

Online Learning in Neural Machine Translation

[EN] High quality translations are in high demand these days. Although machine translation offers acceptable performance, it is not sufficient in some cases and human supervision is required. In order to ease the translation task of the human, machine translation systems take part in this process. When a sentence in the source language needs to be translated, it is fed to the system which outputs a hypothesis translation. The human then, corrects this hypothesis (also known as post-editing) in order to obtain a high quality translation. Being able to transfer the knowledge that a human translator exhibit when post-editing a translation to the machine translation system is a desirable feature, as it has been proven that a more accurate machine translation system helps to increase the efficiency of the post-editing process. Because the post-editing scenario requires an already trained system, online learning techniques are suited for this task. In this work, three online learning algorithms have been proposed and applied to a neural machine translation sys- tem in a post-editing scenario. They rely on the Passive-Aggressive online learn- ing approach in which the model is updated after every sample in order to fulfil a correctness criterion while remembering previously learned information. The goal is to adapt and refine an already trained system with new samples on-the- fly as the post-editing process takes place (hence, the update time must be kept under control). Moreover, these new algorithms are compared with well-stablished online learning variants of the stochastic gradient descent algorithm. Results show im- provements on the translation quality of the system after applying these algo- rithms, reducing human effort in the post-editing process.[ES] La traducción de gran calidad está muy demandada en la actualidad. A pesar de que la traducción automática ofrece unas prestaciones aceptables, en algunos casos no es suficiente y es necesaria la supervisión humana. Para facilitar la tarea de traducción del humano, los sistemas de traducción automática toman parte en este proceso. Cuando una nueva oración en el idioma origen necesita ser tradu- cida, esta se introduce en el sistema, el cual obtiene como salida una hipótesis de traducción. El humano entonces, corrige esta hipótesis (también conocido como post-editar) para obtener una traducción de mayor calidad. Ser capaz de transfe- rir el conocimiento que el humano exhibe cuando realiza la tarea de post-edición al sistema de traducción automática es una característica deseable puesto que se ha demostrado que un sistema de traducción mas preciso ayuda a aumentar la eficiencia del proceso de post-edición. Debido a que el proceso de post-edición requiere un sistema ya entrenado, las técnicas de aprendizaje en línea son las adecuadas para esta tarea. En este traba- jo, se proponen tres algoritmos de aprendizaje en línea aplicados a un traductor automático neuronal en un escenario de post-edición. Estos algoritmos se basan en la aproximación en línea Passive-Aggressive en la cual el modelo se actualiza después de cada muestra con el objetivo de cumplir un criterio de corrección a la vez que manteniendo información previa aprendida. El objetivo es adaptar y refinar un sistema ya entrenado con nuevas muestras al vuelo mientras el pro- ceso de post-edición se lleva a cabo (por tanto, el tiempo de actualización debe mantenerse bajo control). Además, estos algoritmos se comparan con otras bien conocidas variantes en línea del algoritmo de descenso por gradiente estocástico. Los resultados mues- tran una mejora en la calidad de las traducciones después de aplicar estos algo- ritmos, reduciendo así el esfuerzo humano en el proceso de post-edición.[CA] La traducció de gran qualitat es troba molt demanada en l’actualitat. Tot i que la traducció automàtica oferix unes prestacions acceptables, en alguns casos no és suficient i és necessària la supervisió humana. Per a facilitar la tasca de traducció de l’humà, els sistemes de traducció automàtica prenen part en aquest procés. Quan una nova oració en el llenguatge origen necessita ser traduïda, esta s’introduïx en el sistema, el qual obté com a eixida una hipòtesi de traducció. Llavors, l’humà corregix aquesta hipòtesi (també conegut com a post-editar) per a obtindre una traducció de major qualitat. Ser capaços de transferir el coneixement que l’ humà exhibix quan realitza la tasca de post-edició al sistema de traducció automàtica és una característica desitjable ja que s’ha demostrat que un sistema de traducció mes precís ajuda a augmentar l‘eficiència del procés de post-edició. Pel fet que el procés de post-edició requerix un sistema ja entrenat, les tècniques d’aprenentatge en línia són les adequades per aquesta tasca. En este treball, es proposen tres algoritmes d’aprenentatge en línia aplicats a un traductor automàtic neuronal en un escenari de post-edició. Estos algoritmes es basen en l’aproximació en línia Passive-Aggressive en la qual el model s’actualitza després de cada mostra amb l’objectiu de complir un criteri de correcció al mateix temps que manté informació prèvia apresa. L’objectiu és adaptar i refinar un sistema ja entrenat amb noves mostres al vol mentre el procés de post-edició es du a terme (per tant, el temps d’actualització ha de mantenir-se controlat). A més, estos algoritmes es comparen amb altres ben conegudes variants en línia de l’algoritme de descens per gradient estocàstic. Els resultats mostren una millora en la qualitat de les traduccions després d’aplicar estos algoritmes, reduint així l’esforç humà en el procés de post-edició.Cebrián Chuliá, L. (2017). Aprendizaje en línea en traducción automática basada en redes neuronales. http://hdl.handle.net/10251/86299TFG

Editorial

¿Supone la posedición de traducción automática un cambio de modelo en el sector de la traducción? Para responder a esta cuestión, en el presente número se analizan distintos aspectos de la posedición: factores que han contribuido a su expansión, aumento de la productividad, calidad y remuneración en comparación con la traducción tradicional, destrezas específicas del poseditor, perspectiva de las empresas de traducción, uso en publicaciones diarias, repercusión de los lenguajes controlados y la gestión terminológica y últimos descubrimientos en la investigación de esta disciplina. Por último, se recopila un catálogo de herramientas específicas para esta tarea. Todo parece apuntar a que el modelo de la posedición cobrará aún más importancia en los próximos años y será adoptado en una parte significativa del sector de la traducción.Suposa la postedició de traducció automàtica un canvi de model en el sector de la traducció? Per respondre a aquesta qüestió, en aquest número s'analitzen diferents aspectes de la postedició: factors que han contribuït a la seva expansió, augment de la productivitat, qualitat i remuneració en comparació amb la traducció tradicional, destreses específiques del post editor, perspectiva de les empreses de traducció, ús en publicacions diàries, repercussió dels llenguatges controlats i la gestió terminològica i últims descobriments en la investigació d'aquesta disciplina. Finalment, es recull un catàleg d'eines específiques per a aquesta tasca. Tot sembla apuntar que el model de la postedició tindrà encara més importància en els propers anys i serà adoptat per una part significativa del sector de la traducció.Does machine translation post-editing bring a paradigm shift in the translation industry? To answer this question, various aspects of post-editing are analyzed in this issue: factors contributing to its spread, increase in productivity, quality criteria and compensation as compared with traditional translation, specific skills for post-editing, perspective from translation companies, use in daily publications, the impact of controlled languages and terminology management and finally latest findings in research of this discipline. A catalog of specific tools for this task is also presented. Everything seems to indicate that the post-editing model will become even more important in the coming years and will be taken on by a significant part of the translation industry

Implementing machine translation and post-editing to the translation of wildlife documentaries through voice-over and off-screen dubbing : a research on effort and quality /

Departament responsable de la tesi: Departament de Traducció i d'Interpretació i d'Estudis de l'Àsia OrientalAquesta tesi doctoral explora la possibilitat d'incloure la traducció automàtica i la traducció automàtica seguida de postedició en el procés de traducció de documentals científics de fauna i flora mitjançant veus superposades i doblatge en off. Per a aconseguir-ho, es van portar a terme tres estudis: El primer estudi investiga els reptes que hauríem de superar per a poder introduir la traducció automàtica en el procés de traducció de documentals. Ens basem en estudis anteriors sobre traducció mitjançant veus superposades i doblatge en off i sobre traducció de documentals (per exemple, Franco et al., 2010) per a determinar els esmentats reptes, així com en l'anàlisi d'un corpus de guions de documentals en anglès, un corpus de documentals en castellà i un corpus de segments de guions de documentals i 9 traduccions, 8 de les quals van ser fetes per diversos motors de traducció automàtica en línia i gratuïts, i l'altra va ser traduïda per un professional. A més, l'estudi introdueix possibles solucions als reptes, que fem servir a l'experiment que presentem en el segon estudi. El segon estudi se centra en un experiment per a determinar l'esforç necessari per a posteditar documentals científics de fauna i flora en comparació amb l'esforç requerit per a traduir-los. Dotze estudiants de màster van participar en l'experiment, que es va basar en la noció d'esforç de Krings (2001), així com en altres estudis sobre esforç de postedició (per exemple, O'Brien, 2006). Les conclusions de l'experiment indiquen que post-editar requereix menys esforç que traduir. El tercer estudi compara la qualitat de documentals post-editats i traduïts. Per a fer-ho, es van portar a terme dos experiments. En el primer, sis experts van avaluar la qualitat dels documentals que van fer els estudiants de màster durant l'experiment del segon estudi. Així, doncs, els experts van posar nota als documents, els van corregir mitjançant una classificació d'errors basada en MQM que inclou especificacions per a la traducció documentals, i van respondre qüestionaris d'acord amb la seva opinió sobre les traduccions corregides. Les conclusions de l'experiment indiquen que la qualitat de les post-edicions i de les traduccions són significativament semblants. En el segon experiment, 56 possibles usuaris van avaluar la qualitat dels documentals post-editats i traduïts mitjançant un qüestionari de recepció. Igual com va indicar l'avaluació dels experts, els resultats mostra que no hi ha diferencies significatives entre la qualitat dels documentals traduïts i els posteditats. Els estudis presentats en aquesta tesi doctoral, doncs, permeten aconseguir l'objectiu principal de la tesi: "investigar si es podria incloure, satisfactòriament, la traducció automàtica, en quant a esforç i qualitat, en el procés de traducció de documentals d'un subdomini específic (fauna i flora) mitjançant veus superposades i doblatge en off; i validar les dues hipòtesis principals de la tesi: "esperem que la inclusió de traducció automàtica en el procés de traducció de documentals de naturalesa mitjançant veus superposades i doblatge en off optimitzi el procés en quant a esforç" i "esperem que la inclusió de traducció automàtica en el procés de traducció de documentals científics de fauna i flora per veus superposades i doblatge en off no afecti significativament la qualitat del producte traduït".Esta tesis doctoral explora la posibilidad de incluir traducción automática y traducción automática seguida de post-edición en el proceso de traducción de documentales científicos de fauna y flora mediante voces superpuestas y doblaje en off. Para conseguirlo, llevamos a cabo tres estudios: El primer estudio investiga los desafíos que necesitamos superar para poder incluir la traducción automática en el proceso de traducción de documentales. Nos basamos en estudios anteriores sobre traducción mediante voces superpuestas y doblaje en off y sobre traducción de documentales (por ejemplo, Franco et al., 2010) para determinar los desafíos que nos podemos encontrar. También nos basamos en el análisis de un corpus de guiones de documentales en inglés, un corpus de documentales en español y un corpus de segmentos de guiones de documentales y sus nueve traducciones, ocho de las cuales fueron producidas por motores de traducción automática gratuitos y en línea, y otra traducción hecha por un traductor humano. Además, el estudio introduce posibles soluciones para estos desafíos, que usamos en el experimento presentado en el segundo estudio. El segundo estudio se centra en un experimento que pretende determinar el esfuerzo requerido para post-editar documentales de naturaleza comparado con el esfuerzo necesario para traducirlos. Doce estudiantes de máster participaron en el experimento, que se basó en la noción de esfuerzo de Krings (2001), así como otros estudios relacionados con esfuerzo de post-edición (por ejemplo, O'Brien, 2006). Las conclusiones del experimento parecen indicar que post-editar requiere menos esfuerzo que traducir. El tercer estudio compara la calidad de documentales post-editados y traducidos. Para hacerlo, se llevaron a cabo dos experimentos. En el primero, seis expertos evaluaron la calidad de los documentales hechos por los estudiantes durante el experimento: los expertos pusieron nota a los documentos, los corrigieron usando una clasificación de errores basada en el MQM que incluye especificaciones para la traducción de documentales, y respondieron unos cuestionarios sobre su opinión de las traducciones. Las conclusiones del experimento indican que la calidad de las post-ediciones y las traducciones son significativamente similares. En el segundo experimento, 56 posibles usuarios evaluaron la calidad de documentales post-editados y de documentales traducidos mediante un cuestionario de recepción. Igual como indicó la evaluación de los expertos, los resultados muestran que no hay diferencias significativas entre la calidad de los documentales traducidos y los post-editados. Los estudios presentados en esta tesis doctoral, pues, nos permiten conseguir el objetivo principal de la tesis: "investigar si se podría incluir la traducción automática de manera satisfactoria, en cuanto a esfuerzo y calidad, en el proceso de traducción de documentales de un subdominio específico (fauna y flora) mediante voces superpuestas y doblaje en off"; y validar las dos hipótesis principales de la tesis: "la inclusión de traducción automática en el proceso de traducción de documentales científicos de fauna y flora mediante voces superpuestas y doblaje en off optimizará el proceso en cuanto a esfuerzo" y "la inclusión de traducción automática en el proceso de traducción de documentales científicos de fauna y flora mediante voces superpuestas y doblaje en off no afectará significativamente la calidad del producto traducido".This PhD explores the possibility of introducing MT and PE MT into the process of translating wildlife documentaries to be voiced-over and off-screen dubbed. In order to do so, 3 studies have been carried out: The first stud researches the challenges that would need to be overcome if MT is to be included in the process of translating wildlife documentaries through VO and OD. The challenges are based on previous studies on the translation via VO and OD, and the translation of documentaries (e.g. Franco et al., 2010), as well as an analysis of a corpus of wildlife documentary scripts in English, a corpus of wildlife documentary scripts in Spanish, and a corpus of segments of documentary scripts and 9 translations: 8 produced by free-online MT engines and 1 by a human translator. Furthermore, it presents possible solutions to such challenges, which are used in the experiment presented in the second study. The second study presents and experiment that intends to determine the effort required to post-edit wildlife documentary films, as compared to the effort needed to translate them from scratch. 12 MA students participated in the experiment, which was based in Krings (2001) notion of PE effort, and previous experiments on PE effort (e.g. O'Brien, 2006). The conclusions of the experiments seem to indicate that PE requires less effort than translating them from scratch. The third study compares the quality of post-edited and translated wildlife documentaries. In order to do so, two experiments were carried out. The first one presents the QA, made by 6 experts, of the documentary scripts translated by MA students during the second study. The experts assessed the quality by grading the documents, by correcting them using an MQM-based error classification that includes specifications of documentary translation, and finally, by answering questionnaires on their opinions. Conclusions indicate that the quality of post-edited and translated wildlife documentaries is significantly similar. In the second experiment of the third study, 56 end-users blindly assessed the quality of post-edited and translated wildlife documentaries by using user-reception questionnaires. As well as the QA by experts, the results show that there is no significant difference between the quality of post-edited and translated documentaries. All the studies presented in this dissertation help to accomplish its main objective: "research whether MT might be successfully included, effort and quality wise, into the process of translating documentaries of a certain subdomain (wildlife) through VO and OD"; and validate its main hypotheses, which stand that "the inclusion of MT into the process of translating wildlife documentaries through VO and OD will optimize the process in terms of effort" and that "the inclusion of MT into the process of translating wildlife documentaries through VO and OD will not have significant impact on the quality of the translated product"

Google Translate y DeepL: rompiendo tabúes en la formación de traductores. Estudio observacional y análisis

The literature published in the last decades on the use of machine translation (MT) generally conveys the idea that it is not suitable for professional translation. Furthermore, translation students are usually warned that they should not use this tool in their assignments or exams and that doing so would be penalized. The reason behind such reluctance may be that MT produced poor results unless it was used on controlled language in pre-edited texts within a specific specialization field and the target texts were subsequently post-edited with appropriate tools. However, three main considerations lead us to propose a re-evaluation of the usefulness of MT in university translation courses: first, students employ MT despite warnings not to do so; second, current tools like Google Translate or DeepL have considerably improved outcomes; and third, MT is already being used as an assistant tool in computer-assisted translation (CAT) – although the results are usually monitored by a human translator. As translation teachers, we propose that post-editing MT-translated texts could be used for didactic purposes: the diagnosis of MT-errors could help improve students’ translation skills and linguistic proficiency both in their mother tongue and their second language. In this article, we present the results of using MT plus post-editing in a university course on Spanish-German Specialized Translation. This type of translation poses considerable challenges for students and often requires them to review and deepen their knowledge of the target language grammar. Our aim was to contribute to the didactics of translation by training students in error prevention through the analysis of MT-errors, and to teach them to develop a critical attitude when post-editing.Los estudios publicados en las últimas décadas sobre el uso de la traducción automática (TA) tienden a transmitir la idea de que esta no es adecuada para la traducción profesional. Además, se suele advertir a los estudiantes de traducción de que se verían penalizados si utilizaran dicha herramienta a la hora de realizar encargos o exámenes. El motivo de tales reticencias podría ser que la TA generaba resultados deficientes salvo cuando se aplicaba a lenguajes controlados en textos preeditados pertenecientes a campos de especialización concretos y cuando los textos meta se sometían a una posedición con herramientas apropiadas. No obstante, tres consideraciones nos condujeron a proponer una nueva valoración de la utilidad de la TA en la enseñanza universitaria de la traducción: en primer lugar, los estudiantes utilizan la TA a pesar de que se les advierta de que no deben hacerlo; en segundo lugar, los resultados de las herramientas actuales, como Google Translate o DeepL, han mejorado de forma considerable; y en tercer lugar, la TA ya funciona como una herramienta auxiliar en la traducción asistida por ordenador (TAO), aunque los resultados se revisen habitualmente por un traductor humano. Como profesoras de traducción planteamos que la posedición de los textos traducidos por TA se puede emplear como herramienta didáctica para mejorar la competencia lingüística y traductora de los estudiantes, tanto en su lengua materna como en su segunda lengua mediante el diagnóstico de los errores. En este artículo presentamos los resultados del uso de la TA junto con la posedición una asignatura de Traducción Especializada entre el español y el alemán. Este tipo de traducción, por un lado, supone un gran reto para los estudiantes y, por otro, a menudo requiere que en clase se repase la gramática de la lengua meta y se amplíen los conocimientos acerca de ella. Nuestro objetivo fue contribuir a la didáctica de la traducción, entrenando a los estudiantes a prevenir errores propios mediante el análisis de los errores producidos por la TA y una posedición con actitud crítica

Selecting translations to be post-edited by Sentence-Level Automatic Quality Evaluation

[ES] La Traducción Automática (TA) es cada vez más creciente en la industria de la traducción que pide traducciones de calidad más rápidamente. A pesar de esto, las traducciones obtenidas con TA requieren post-edición para conseguir una alta calidad. Pero este esfuerzo para revisar todo es considerable. Por esta razón, presentamos un método para estimar automáticamente el error de traducción a nivel de frase. De este modo, el traductor puede distinguir entre las mejores y peores frases traducidas para evitar esfuerzo de post-edición ahorrando tiempo de post-editar frases bien traducidas y eliminando frases mal traducidas por ser mejor traducirlas sin usar la TA. El método propuesto mejora otros sistemas más simples, como los que utilizan solamente la longitud de las frases. Para este propósito, se entrena un modelo con características extraídas de las frases fuente y destino (sistema independiente de TA) y aquellas características que proporcionan más información son seleccionadas. Además, realizamos un estudio de clasificadores, métodos de selección y sus parámetros correspondientes.[EN] Machine Translation (MT) is increasingly growing in the translation industry, that more and more demands quality translations rapidly. Despite this, MT translations still requires postedition to achieve a high quality. But the effort made to revise everything is high and it is expensive. For this reason, we present a method to estimate automatically the translation error by sentence-level. Thereby, the translator can distinguish between better and worse translated sentences to avoid post-edition effort saving time post-editing good translated sentences or removing bad translated sentences because is better to translate it from scratch. The method proposed improves other simpler systems used, like the ones that use just the sentence length. For this purpose, a model is trained with features extracted from source and target sentences (MT system-independent) and those features that provide more information are selected. Moreover, we do a study of classifiers, selection methods and their corresponding parameters.Garcia Martinez, MM. (2012). Selecting translations to be post-edited by Sentence-Level Automatic Quality Evaluation. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/27256Archivo delegad

English-Turkish Literary Translation Through Human-Machine Interaction

This article investigates perceptions of technology-mediated translations of literary texts by two groups: translation students and professional literary translators. The participants post-edited an excerpt from a classic Dickens novel into Turkish using a machine translation (MT) system of their choice. The analysis of the post-edited texts, participants' answers to survey questions, and interviews with professional translators suggest that MT is currently a long way from being an essential part of any literary translation practice for the English-Turkish language pair. Translators' interactions with MT and negative attitudes toward it may change in a positive direction as MT improves and translation practice evolves.Aquest article investiga la percepció de la traducció de textos literaris per mitjà de la tecnologia des de dues perspectives: d'una banda, la d'estudiants de traducció i, d'altra, la de traductors literaris professionals. Els participants han triat un sistema de traducció automàtica (TA), amb el qual han traduït un fragment d'una novel·la clàssica de Dickens al turc. L'anàlisi dels textos posteditats, les respostes dels participants a les preguntes de l'enquesta i les entrevistes amb traductors professionals suggereixen que, actualment, la TA està lluny de ser una part essencial de la traducció literària per a la combinació lingüística anglès-turc. Les interaccions dels traductors amb la TA i les reaccions negatives que han mostrat envers aquest sistema podrien prendre una deriva més positiva si la TA millora i la pràctica de la traducció evoluciona. .El presente artículo investiga cómo perciben la traducción asistida por ordenador de textos literarios un grupo de estudiantes de traducción y otro de traductores literarios profesionales. Los participantes de nuestro experimento poseditaron la traducción al turco de un pasaje de una clásica novela de Dickens realizada con un sistema de traducción automática (TA) de su elección. El análisis de los textos poseditados, las respuestas de los participantes al cuestionario y las entrevistas con los traductores profesionales indican que, actualmente, la TA dista mucho de ser una parte esencial de cualquier práctica de traducción literaria en la combinación lingüística inglés-turco. Con la mejora de la TA y la evolución de las prácticas de traducción, la interacción de los traductores con la TA y su predisposición negativa hacia ella podrían dar un giro