Post-editing in scientific and technical texts: An exploratory case study
DOI:
https://doi.org/10.24310/redit.20.2026.23491Keywords:
Post-editing, Machine Translation, Translator Training, Scientific and Technical TranslationAbstract
This research aims to conduct an exploratory study focused on analysing post-editing (PE) in scientific and technical texts. The specific objectives of the study are: 1) to analyse interference in the language of writing (Franco Aixelá, 2013); 2) to classify the characteristics of scientific and technical language (Terán Rueda, 2016); 3) to compare the performance of machine translation (MT), namely Google Translate and DeepL, into Spanish; and 4) to study the PE proposals made by learners and identify their mistakes and successes.
To achieve the objectives we have set, we draw on real-world experience from the specialised translation classroom at the University of Lleida. We used a corpus composed of two types of medium-high difficulty English texts from a US toy manufacturer and a Chinese photovoltaic inverter manufacturer, which were provided by a translation agency. This dual choice responds to the concern about how MT responds to informative and instructional texts as opposed to more creative ones, where culturemes come into play.
Finally, the results obtained allow us to conclude that DeepL is currently the best-performing tool for scientific and technical texts. This study sheds light on the importance that PE should begin to take on in curricula.
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