The role of human reference translation in machine translation evaluation
- Autores: Marina Fomicheva
- Directores de la Tesis: Núria Bel Rafecas (dir. tes.), Iria da Cunha Fanego (codir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Lucia Specia (presid.), Mireia Farrús (secret.), Antonio Toral Ruiz (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Traducción y Ciencias del Lenguaje por la Universidad Pompeu Fabra
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
Tanto los métodos manuales como los automáticos para la evaluación de la Traducción Automática (TA) dependen en gran medida de la traducción humana profesional. En la evaluación manual, la traducción humana se utiliza a menudo en lugar del texto original para evitar la necesidad de hablantes bilingües, mientras que la mayoría de las técnicas de evaluación automática miden la similitud entre la TA y una traducción humana (comúnmente llamada traducción de referencia), asumiendo que cuanto más similares son, mayor es la calidad de la TA.
A pesar del papel fundamental que juega la traducción de referencia en la evaluación de la calidad de la TA, sus características han sido en gran parte ignoradas. Una propiedad inherente de la traducción profesional es la adaptación del texto original a las expectativas del lector. Como consecuencia, la traducción humana puede ser bastante diferente del texto original, lo cual, como se demostrará a lo largo de este trabajo, tiene un fuerte impacto en los resultados de la evaluación de la TA.
El primer objetivo de nuestra investigación fue evaluar los efectos del uso de la traducción humana como punto de referencia para la evaluación de la TA. Para lograr este objetivo, comenzamos con una discusión teórica sobre la relación entre textos originales y traducidos. Identificamos la presencia de cambios de traducción opcionales como una de las características fundamentales de la traducción humana. Analizamos el impacto de estos cambios en la evaluación automática y manual de la TA demostrándose en ambos casos que la evaluación está fuertemente sesgada por la referencia proporcionada.
El segundo objetivo de nuestro trabajo fue mejorar la precisión de la evaluación automática medida en términos de correlación con los juicios humanos. Dadas las limitaciones de la evaluación basada en la referencia discutidas en la primera parte del trabajo, en lugar de enfocarnos en la similitud, nos concentramos en el impacto de las diferencias entre la TA y la traducción de referencia buscando criterios que permitiesen distinguir entre variación lingüística aceptable y desviaciones inducidas por los errores de TA. En primer lugar, exploramos el uso del contexto sintáctico local para validar las coincidencias entre palabras de la TA y de la referencia. En segundo lugar, para compensar la falta de información sobre los segmentos de la TA para los cuales no se encontró ninguna relación con la traducción de referencia, introdujimos características orientadas a la fluidez de la TA en la evaluación basada en la referencia. Implementamos nuestro enfoque como una familia de métricas de evaluación automática que mostraron un rendimiento altamente competitivo en una serie de campañas de evaluación de la TA bien conocidas.
