Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Doi
Abstract
This work explores the possibility of using translationese features as indicators of machine translation quality for users to select an MT system for post-editing assuming that a lower level of translationese will reveal a reduced need for editing. Results reveal that translationese and automatic metrics rank systems differently, opening an avenue for further research into the information each provides.Este trabajo explora la posibilidad de utilizar las características del traduccionés como indicadores de calidad de traducción automática para ayudar a los usuarios a seleccionar un sistema de TA para posedición asumiendo que un nivel más bajo de traduccionés revela una menor necesidad de edición. Los resultados apuntan a que el traduccionés y las métricas automáticas clasifican los sistemas de manera diferente, abriendo nuevas vías de investigación sobre la información que aporta cada métrica.This research was partially supported by the Spanish MEIC and MCIU (Unsup-NMT TIN2017-91692-EXP and DOMINO PGC2018-102041-B-I00, co-funded by EU FEDER), and the BigKnowledge project (BBVA foundation grant 2018)
