La traducció automàtica literària: : Anàlisi d'errors de la traducció automàtica i les traduccions d'estudiants del mateix text original

Maria Ferragud Ferragud

doi:10.5565/rev/tradumatica.334

La traducció automàtica literària:

Anàlisi d'errors de la traducció automàtica i les traduccions d'estudiants del mateix text original

Autors/ores

Maria Ferragud Ferragud Universitat Jaume I https://orcid.org/0000-0002-8699-3351

PDF (ES)

Resum

En aquest treball es compara la TA i les traduccions fetes per alumnes del mateix text original. L'objectiu és determinar si la TA i les traduccions de l'alumnat tenen aspectes en comú. Els resultats obtinguts mostren que, tot i que la TA comet més errors i de major gravetat que les alumnes, alguns d'aquests coincideixen.

Paraules clau

traducció automàtica (TA), traducció humana (TH), traducció literària, traducció automàtica neuronal (TAN), postedició (PE), estudiants

Referències

Aguilar, Andrea (2018) La sonrisa maldita de Lucia Berlin. El País (10 de noviembre, actualizado 8:25). <https://elpais.com/cultura/2018/11/09/actualidad/1541760985_633986.html>. [Accessed: 20231211].

Briva-Iglesias, Vicent (2022). English-Catalan Neural Machine Translation: state-of-the-art technology, quality, and productivity. Revista Tradumàtica: tecnologies de la traducció, n. 20, pp. 149-176. <https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.303>. [Accessed: 20231211].

Case, Megan (2015). Machine Translation and the Disruption of Foreign Language Learning Activities. ELearning Papers, n. 45 (November), pp. 4–16. <http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:du-20314>. [Accessed: 20231211].

Cid-Leal, Pilar; Espín-García, Mª Carmen; Presas, Marisa (2019). Machine translation and post-editing: Profiles and competences in translator training programmes. Monografías de Traducción e Interpretación (MonTI), n. 11, pp. 187-214. <https://doi.org/10.6035/MonTI.2019.11.7>. [Accessed: 20231211].

Cruces Colado, Susana (2001). El Origen de los errores en traducción. In: Real Ramos, Elena; Jiménez Plaza, Dolores; Pujante, Domingo; Cortijo, Adela (eds.). Écrire, traduire et représenter la fête. València: Universitat de València, pp. 813-822. <https://www.uv.es/~dpujante/PDF/CAP3/B/S_Cruces_Colado.pdf>. [Accessed: 20231211].

Delisle, Jean (1994). La Traduction raisonnée: Manuel d’initiation à la traduction professionnelle anglais-français. Ottawa: Les Presses de l’Université d’Ottawa.

Firmenich Montserrat, Silvia (2014). Evaluación de traducciones con fines pedagógicos [Trabajo de fin de máster] del máster universitario en investigación en traducción e interpretación]. Universitat Jaume I. Castelló de la Plana. <https://repositori.uji.es/xmlui/bitstream/handle/10234/112660/TFM_2013_firmenichS.pdf>. [Accessed: 20231211].

Galán-Mañas, Anabel (2014). Enseñanza de la iniciación a la traducción basada en competencias: resultados de una validación empírica. UTE: Revista de Ciències de l’Educació, n. 2, pp. 27-47. <http://pedagogia.fcep.urv.cat/revistaut>. [Accessed: 20231211].

González Pastor, Diana (2022). Tecnologías de la traducción y formación de traductores: automatización y nuevos perfiles profesionales. Revista Tradumàtica: tecnologies de la traducció, n. 20, pp. 206-221. <https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.328>. [Accessed: 20231211].

González Pastor, Diana (2021). Introducing Machine Translation in the Translation Classroom: A Survey on Students’ Attitudes and Perceptions. Revista Tradumàtica: tecnologies de la traducció, n. 19, pp. 47–65. <https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.273>. [Accessed: 20231211].

González Pastor, Diana; Rico, Celia (2021). POSEDITrad: la traducción automática y la posedición para la formación de traductores e intérpretes. Revista Digital de Inverstigación en Docencia Universitaria, v. 15, n. 1, pp. 1–14. <https://doi.org/10.19083/10.19083/ridu.2021.1213>. [Accessed: 20231211].

González Pastor, Diana María; et al. (2022). El impacto de la traducción automática y la posedición en el sector de la traducción en España: Informe de Investigación DITAPE. <https://rodrigo.uv.es/handle/10550/85779>. [Accessed: 20231211].

Guelbenzu, José María (2016). Olor a verdad. El País (2 de mayo, actualizado 13:51). <https://elpais.com/cultura/2016/04/26/babelia/1461686913_788507.html>. [Accessed: 20231211].

Guerberof-Arenas, Ana; Moorkens, Joss (2019). Machine Translation and Post-editing Training as Part of a Master’s Programme. The Journal of Specialised Translation, n. 31, pp. 217–238. <https://www.jostrans.org/issue31/art_guerberof.pdf>. [Accessed: 20231211].

Guerberof-Arenas, Ana; Toral, Antonio (2020). The Impact of Post-Editing and Machine Translation on Creativity and Reading Experience. Translation Spaces, v. 9, n. 2 (December), pp. 255–282. <https://doi.org/10.1075/ts.20035.gue>. [Accessed: 20231211].

Guerberof-Arenas, Ana; Toral, Antonio (2022). Creativity in translation: machine translation as a constraint for literary texts. Translation Spaces, v. 11, n. 2, pp. 184-212. <https://cordis.europa.eu/project/id/890697>. [Accessed: 20231211].

Hatim, Basil; Mason, Ian (1990). Discourse and the Translator. London: Longman. (Language in social life series)

Hurtado Albir, Amparo (1996). La enseñanza de la traducción directa “general”: objetivos de aprendizaje y metodología. In: Amparo Hurtado Albir (ed.), La enseñanza de la traducción. Castelló de la Plana: Universitat Jaume I, pp. 31-56.

Hurtado Albir, Amparo (1999). La iniciación a la traducción directa. In: Amparo Hurtado Albir (ed.). Enseñar a traducir, Madrid: Edelsa, pp. 99-121.

Hurtado Albir, Amparo. (2001). Traducción y traductología: introducción a la traductología. Madrid: Cátedra. (Lingüística -Cátedra-).

Kenny, Dorothy (2022). Human and machine translation. En Kenny, D. (ed.), Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. Berlin: Language Science Press, pp. 23-49.

Koehn, Philipp; Knowles, Rebecca (2017). Six Challenges for Neural Machine Translation. In: Thang Luong; Alexandra Birch; Graham Neubig; Andrew Finch (eds.) Proceedings of the First Workshop on Neural Machine Translation. Vancouver: Association for Computational Linguistics, pp. 28-39. <https://doi.org/10.18653/v1/W17-3204> [Accessed: 20231211].

Kuzman, Taja; Vintar, Spela; Arcan, Mihael (2019). Neural Machine Translation of Literary Texts from English to Slovene. In: James Hadley; Maja Popovic; Afli Haithem; Ande Way (eds.). Proceedings of the Qualities of Literary Machine Translation. Dublin: European Association for Machine Translation, pp. 1–9. <http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/W19-7301.pdf>. [Accessed: 20231211].

Lee, Katherine.; Firat, Orhan.; Agarwal, Ashish.; Fannjiang, Clara; Sussillo, David (2018). Hallucinations in neural machine translation. In: NeurIPS Interpretability and Robustness for Audio, Speech and Language Workshop. Dublin: European Association for Machine Translation. <https://openreview.net/forum?id=SkxJ-309FQ>. [Accessed: 20231211].

Macken, Lieve; Vanroy, Bram; Desmet, Luca; Tezcan, Arda (2022). Literary translation as a three-stage process: machine translation, post-editing and revision. In: Elena Moniz, et al. (eds.). Proceedings of the 23rd Annual Conference of the European Association for Machine Translation, pp. 101-110. <https://aclanthology.org/2022.eamt-1>. [Accessed: 20231211].

Martín Martín, José Miguel (2010). Sobre la evaluación de traducciones en el ámbito académico. Revista española de lingüística aplicada, ESLA, v. 23, pp. 229-245. <https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3898719>. [Accessed: 20231211].

Matusov, Evgeny (2019). The Challenges of Using Neural Machine Translation for Literature. In: James Hadley; Maja Popovic; Afli Haithem; Ande Way (eds.). Proceedings of the Qualities of Literary Machine Translation. Dublin: European Association for Machine Translation, pp. 10–19. <http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/W19-7302.pdf>. [Accessed: 20231211].

Mellinger, Christopher D. (2017). Translators and machine translation: knowledge and skills gaps in translator pedagogy. Interpreter and Translator Trainer, v. 11, n. 4, pp. 280-293. <https://doi.org/10.1080/1750399X.2017.1359760>. [Accessed: 20231211].

Moorkens, Joss (2018). What to expect from Neural Machine Translation: a practical in-class translation evaluation exercise. The Interpreter and Translator Trainer, v. 12, n. 4, pp. 375–387. <https://doi.org/10.1080/1750399X.2018.1501639>. [Accessed: 20231211].

Moorkens, Joss; Toral, Antonio; Castilho, Sheila; Way, Andy (2018). Translators’ perceptions of literary post-editing using Statistical and Neural Machine Translation. Translation Spaces, v. 7, n. 2, pp. 240–262. <https://doi.org/10.1075/ts.18014.moo>. [Accessed: 20231211].

Nitzke, Jean; Hansen-Schirra, Silvia (2021). Post-editing risks and data security - which pitfalls can arise? A short guide to post-editing. Berlin: Language Science Press, pp. 51-56. <https://doi.org/10.5281/zenodo.5646896>. [Accessed: 20231211].

Nitzke, J.; Tardel, A.; Hansen-Schirra, S. (2019). Training the modern translator: The acquisition of digital competencies through blended learning. Interpreter and Translator Trainer, v. 13, n. 3, pp. 292–306. <https://doi.org/10.1080/1750399X.2019.1656410>. [Accessed: 20231211].

O’Brien, Sharon (2012). Translation as Human-Computer Interaction. Translation Spaces, v. 1, n. 1, pp. 101–122. <https://doi.org/10.1075/ts.1.05obr>. [Accessed: 20231211].

Orrego-Carmona, David (2022). Machine translation in everyone’s hands: Adoption and changes among general users of MT. Revista Tradumàtica: tecnologies de la traducció, n. 20, pp. 322-339. <https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.324>. [Accessed: 20231211].

Pavani, Stefano (2016). La evaluación sumativa en la didáctica de la traducción: un estudio empírico en la enseñanza de la traducción español-italiano [Tesis doctoral en Traducción y Estudios Interculturales]. Universitat Autònoma de Barcelona. <https://www.tdx.cat/handle/10803/400016#page=1>. [Accessed: 20231211].

Plaza Lara, Cristina (2020). La traducción automática y la posedición para la enseñanza de la traducción inversa de textos turísticos. In: Sergio Rodríguez Tapia; Adela González Fernández (eds.). Lenguas y turismo: estudios en torno al discurso, la didáctica y la divulgación. Bern: Peter Lang, pp. 77-94.

Pym, Anthony (1992). Translation Error Analysis and the Interface with Language Teaching. In: Cay Dollerup; Anne Loddegaard (eds.) Teaching Translation and Interpreting. Amsterdam, Philadelphia: John Benjamins, pp. 279-288.

Raunak, Vikas.; Menezes, Arul; Junczys-Dowmunt, Marcin (2021). The Curious Case of Hallucinations in Neural Machine Translation. In: Kristina Toutanova, et al. (eds.). Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Association for Computational Linguistics. <https://aclanthology.org/2021.naacl-main.92/>. . [Accessed: 20231211].

Rico Pérez, Celia (2022). Tendencias de futuro en tecnologías de la traducción. Revista Tradumàtica: tecnologies de la traducció, n. 20, pp. 233-244. <https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.329>. [Accessed: 20231211].

Rico Pérez, Celia (2017). La formación de traductores en Traducción Automática. Revista Tradumàtica: tecnologies de la traducció, n. 15, pp. 75–96. <https://doi.org/10.5565/rev/tradumatica.200>. [Accessed: 20231211].

Roiss Fröstl, Silvia; Zimmermann González, Petra (2021). DeepL and its potentiality for the development of critical analysis skills in the L1-L2 translation class. Hermeneus, n. 22, pp. 363-382. <https://doi.org/10.24197/HER.22.2020.363-382>. [Accessed: 20231211].

Sánchez-Gijón, Pilar (2016). La posedición: hacia una definición competencial del perfil y una descripción multidimensional del fenómeno. Sendebar: revista de traducción e interpretación, n. 27, pp. 151-162. <https://doi.org/10.30827/sendebar.v27i0.4016>. [Accessed: 20231211].

Sánchez Ramos, María del Mar; Rico Pérez, Celia (2020). Traducción automática: conceptos clave, procesos de evaluación y técnicas de posedición. Granada: Editorial Comares. (Interlingua; 245).

Toral, Antonio; Way, Andy (2018). What Level of Quality can Neural Machine Translation Attain on Literary Text? In: Joss Moorkens; et al. (eds.). Translation Quality Assessment: From Principles to Practice. Cham: Springer, pp. 163-287. <https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.04962>. [Accessed: 20231211].

Toral, Antonio; Way, Andy (2015). Machine-assisted translation of literary text: A case study. Translation Spaces, v. 4, n. 2, pp. 240–267. <https://doi.org/10.1075/ts.4.2.04tor>. [Accessed: 20231211].

Toral, Antonio; Wieling, Martjin.; Way, Andy (2018). Post-editing Effort of a Novel with Statistical and Neural Machine Translation. Frontiers in Digital Humanities, v. 5, pp. 1–11. <https://doi.org/10.3389/fdigh.2018.00009>. [Accessed: 20231211].

Torres-Simón, Esther; Pym, Anthony (2021). La confianza de los estudiantes de traducción en la traducción automática: ¿demasiado buena para ser verdad?. Revista internacional de lenguas extranjeras, n. 15, pp. 1–20. <https://doi.org/10.17345/rile15.3115>. [Accessed: 20231211].

Valero Cuadra, Pino (2023). La traducción automática y la posedición en el aula de traducción alemán-español: el caso de los textos económico-financieros. In Translation, v. 10, n. 1, pp. 41-61. <https://rua.ua.es/dspace/handle/10045/132954>. [Accessed: 20231211].

Van Egdom, Gys-Walt; Verplaetse, Heidi; Schrijver, Iris; Kockaert, Hendrik J.; Segers, Winibert; Pauwels, Jasper; Wylin, Bert; Bloemenr, Henri (2018). How to Put the Translation Test to the Test?: On Preselected Items Evaluation and Perturbation. In: Elsa Huertas-Barros; Sonia Vandepitte; Emilia Iglesias-Fernández. (eds.). Quality Assurance and Assessment Practices in Translation and Interpreting. Hershey PA: Information Science Reference; IGI Global, pp. 26.56. <https://doi.org/10.4018/978-1-5225-5225-3>. [Accessed: 20231211].

Way, Andy (2018). Quality expectations of Machine Translation. In: Joss Moorkens, et al. (eds.). Translation Quality Assessment: From Principles to Practice. Cham: Springer, pp. 159–178. <https://doi.org/10.1007/978-3-319-91241-7_8>. [Accessed: 20231211].

Zhu, Wenhao; et al. (2023). Multilingual Machine Translation with Large Language Models: Empirical Results and Analysis [preprint]. <http://arxiv.org/abs/2304.04675>. [Accessed: 20231211].