Traducció automàtica neuronal i traducció automàtica estadística
El campo de la traducción automática ha cambiado por completo con los avances que han experimentado los motores de traducción automática neuronal (TAN), especialmente en comparación con los resultados que se estaban obteniendo con los de traducción automática estadística (TAE). Así, se hace necesari...
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| Tipo de documento: | artigo |
| Data de publicação: | 2019 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repositório: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:216443 |
| Acesso em linha: | https://ddd.uab.cat/record/216443 https://dx.doi.org/urn:doi:10.5565/rev/tradumatica.235 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Traducción automática neuronal Traducción automática estadística Distancia de edición Productividad Percepción Posedición Traducció automàtica neuronal Traducció automàtica estadística Distància d'edició Productivitat Percepció Postedició Neural machine translation Statistical machine translation Productivity Edit distance Post-editing time Perception Post-editing |
| Resumo: | El campo de la traducción automática ha cambiado por completo con los avances que han experimentado los motores de traducción automática neuronal (TAN), especialmente en comparación con los resultados que se estaban obteniendo con los de traducción automática estadística (TAE). Así, se hace necesario revisar su uso y percepción por parte de los usuarios finales: los traductores. El objetivo principal de este trabajo es determinar la percepción y la productividad, en términos de tiempo y número de modificaciones, de un grupo de traductores al utilizar sistemas de TAE y de TAN. Para ello, mediante la plataforma Dynamic Quality Framework (DQF) de TAUS, diez traductores profesionales evaluaron en primer lugar los segmentos de traducción automática en bruto de dos textos -un manual de instrucciones y un texto de marketing-, propuestos por el motor de Microsoft Translation (TAE) y de Google Neural Machine Translation (TAN). Posteriormente, seis de los diez traductores poseditaron dos pruebas de productividad para determinar el tiempo y la distancia de edición. Los resultados mostraron que, en opinión de los traductores, sería más productivo el motor neuronal, ya que, según su percepción, la posedición de sus propuestas conllevaría menos tiempo y menos correcciones. Sin embargo, al cotejar estos resultados con los obtenidos en las pruebas de productividad, se observó que, aunque la distancia de edición era menor con el motor de TAN que con el de TAE, el tiempo de posedición era mucho mayor para el motor neuronal. |
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