INTRODUCING MACHINE TRANSLATION IN TRANSLATOR TRAINING: COMPARING “INFORMATION MINING” WITH POST-EDITING

Resumen

En este trabajo se presentan los resultados de un experimento para introducir a alumnos de traducción la traducción automática estadística, comparando su postedición con el empleo de métodos de documentación tradicionales. Al inicio de una asignatura introductoria de las tecnologías de traducción, los estudiantes tradujeron un texto en español o inglés y anotaron los casos en los que el empleo de una herramienta de referencia electrónica, sobre la que habían aprendido anteriormente, les había ayudado a elegir manualmente una resolución de traducción adecuada. Al final de la asignatura los estudiantes volvieron a replantearse el mismo texto y eligieron partes de él, cuya traducción les había requerido una cantidad de tiempo y esfuerzo considerable, como ponen de manifiesto sus anotaciones. Las partes del texto que habían elegido las introdujeron en el gratuito sistema abierto de traducción automática estadística de Google Translate (GT) y, después, posteditaron los resultados de este.

En este trabajo se comparan las traducciones que habían elegido manualmente los estudiantes con las producidas por GT (para determinar diferencias de calidad) y con las postediciones de estas últimas (con el fin de analizar si las decisiones de los estudiantes de aceptar o rechazar las traducciones automáticas dieron como resultado ganancias o pérdidas cualitativas). Según los resultados, la calidad de las traducciones automáticas no editadas era de media muy por debajo de la de las producidas por los estudiantes, y la postedición resultó en un ligero aumento medio de calidad al compararse con los métodos de documentación tradicionales.