Resumen de Influencia de la posedición de traducción automática en lacalidad de los textos traducidos en la Dirección General de Traducción de la Comisión Europea
- español
En el presente artículo, se presentan los resultados del primer proyecto piloto que se llevó a cabo en el marco de la investigación doctoral del autor. Más concretamente, se expondrán las conclusiones provisionales que se han sacado a partir del estudio de los 51 primeros textos de un corpus constituido exclusivamente de textos traducidos de inglés a francés procedentes de la Dirección General de Traducción (DGT) de la Comisión Europea. En dichos textos, se analizan los segmentos poseditados por los traductores institucionales voluntarios del proyecto en términos de modificaciones llevadas a cabo por los revisores de los departamentos de lengua francesa de la DGT: a cada modificación se le atribuye una penalización usando una herramienta de evaluación elaborada por Toudic et al. (2014), para calcular una penalización media para cada texto y para cada traductor. También se estudia, en dichos segmentos poseditados, la repartición de las modificaciones de los revisores en distintas categorías que describiremos brevemente. Finalmente, se expondrán unas conclusiones provisionales con respecto a la influencia de la posedición sobre la calidad de los textos de los distintos traductores estudiados.
- English
The present article aims at presenting the results of the first pilot project we carried out in the framework of our Ph. D. research. In concrete terms, we will explain our provisional findings related to the study of the 51 first texts of a corpus constituted by texts translated from English into French in the European Commission’s Directorate-General for Translation (DGT). In these texts, we analysed segments which were post-edited by the volunteer translators taking part in our project. We studied the modifications introduced in the post-edited segments by French units’ revisers throughout the revision process. All modifications introduced by revisers in the post-edited segments were attributed a penalty score thanks to an evaluation tool issued by Toudic et al. (2014), so that we could compute an average penalty score for each text and translator. We also grouped all modifications by revisers in post-edited segments under several categories that we will briefly describe. Finally, we will draw provisional conclusions related to the influence of Machine Translation post-editing on the quality of the final texts provided by the translators participating in our project.
