Towards Augmented Translation: Design and Application of a Benchmarking Framework for Post-Editing Environments

[ES] El auge de la inteligencia artificial y la idea de aumentar las capacidades humanas están transformando actualmente una amplia variedad de campos. El sector lingüístico no es una excepción. En el mundo globalizado de hoy en día, la traducción desempeña un papel fundamental a la hora de permitir...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Escribe, Marie Claudine Emilie
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2025
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/230042
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/230042
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Translation technology
Post-editing
Machine translation
Computer-assisted translation
Translation quality evaluation
User experience
04.- Garantizar una educación de calidad inclusiva y equitativa, y promover las oportunidades de aprendizaje permanente para todos
09.- Desarrollar infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible, y fomentar la innovación
10.- Reducir las desigualdades entre países y dentro de ellos
Descripción
Sumario:[ES] El auge de la inteligencia artificial y la idea de aumentar las capacidades humanas están transformando actualmente una amplia variedad de campos. El sector lingüístico no es una excepción. En el mundo globalizado de hoy en día, la traducción desempeña un papel fundamental a la hora de permitir la comunicación multilingüe, y la tecnología se ha convertido en un elemento clave para satisfacer la demanda de grandes volúmenes de traducción. Recientemente, la llegada de la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje han supuesto un gran salto adelante, y los modelos de traducción automática también han empezado a basarse en dichos avances. Sin embargo, aunque la traducción automática ha experimentado un avance espectacular, las herramientas de traducción asistida por ordenador, utilizadas a diario por muchos profesionales lingüísticos, no han evolucionado al mismo ritmo. De hecho, estas herramientas se concibieron hace más de 40 años y, en un principio, giraban en torno a componentes como las memorias de traducción y las bases de datos terminológicas. Estas siguen siendo relevantes, pero se han complementado con la integración de la traducción automática. Hoy en día, dichas herramientas constituyen el entorno principal en el que se posedita el resultado de la traducción automática, pero solo recientemente se ha intentado adaptarlas más al proceso de posedición, que presenta diferencias significativas con respecto a la traducción desde cero. Entre estos esfuerzos recientes destaca la integración de asistentes de inteligencia artificial en las herramientas de traducción. Dichos desarrollos representan un progreso considerable, pero también ponen de relieve la continua transformación de la interacción entre los profesionales lingüísticos y las herramientas de traducción. En este contexto, es esencial seguir investigando para comprender las necesidades reales de los lingüistas y concebir herramientas que cubran la brecha entre los avances tecnológicos y las necesidades humanas. El presente trabajo pretende abordar esta brecha adoptando un enfoque centrado en las personas para establecer un marco de evaluación de la tecnología de traducción en el contexto de la posedición y formular recomendaciones de mejora basadas en las necesidades y experiencias de los poseditores. Con este fin, se diseñó un marco de referencia para evaluar el entorno de posedición a partir de tres pilares principales: la productividad, la experiencia del usuario y la calidad. Para cada pilar, se creó un meticuloso modelo de evaluación basado en los resultados de una serie de encuestas, experimentos y casos prácticos que giraban en torno a la calidad de la traducción automática, el esfuerzo de posedición y la experiencia del usuario. A continuación, el marco resultante se aplicó a dos escenarios reales: 1) la evaluación de Smart Editor, la herramienta de traducción asistida por ordenador propiedad de LanguageWire (socio industrial de esta investigación), y 2) la evaluación de traducciones alternativas basadas en prompts en el entorno de traducción de Trados Studio. Además de probar el marco, estas aplicaciones proporcionaron información concreta sobre las necesidades de los usuarios, lo que a su vez dio lugar a la formulación de recomendaciones para los desarrolladores de herramientas de traducción. Dicho proceso de evaluación comparativa debe ser un enfoque continuo y, por lo tanto, el marco propuesto debe servir como punto de partida para seguir evaluando las herramientas utilizadas por los profesionales lingüísticos a medida que estas evolucionen en el futuro.

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