La productividad de la traducción asistida y automática en los textos del área estadística: una evaluación de la traducción del inglés al español

Abstract

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo evaluar la productividad de la posedición traducción asistida y la traducción automática del inglés al español de textos de estadística. Se realizó un análisis descriptivo de los niveles de productividad de la posedición de la traducción automática y de la posedición de la traducción asistida con la traducción automática integrada de 191 segmentos obtenidos de cuatro casos de estudio de un libro de estadística. Así mismo, se compararon los niveles de productividad de la posedición en función del nivel de calidad medido con una métrica automática (BLEU) y una métrica de evaluación humana (OQS), calculada aplicando el método MQM. El sistema utilizado para la traducción automática y la traducción asistida es Trados Studio. El método MQM permitió también analizar el tipo de errores y su nivel de gravedad. La prueba U de Mann-Whitney mostro que existen diferencias significativas en la productividad de la posedición de la traducción automática y la productividad de la posedición de la traducción asistida con traducción automática integrada. Además, la existencia de errores en la traducción de la terminología influye en los niveles de productividad en la posedición realizada con los dos procedimientos. Adicionalmente, se encontraron correlaciones significativas entre el tamaño del segmento y la calidad de la traducción automática con la productividad en el caso de ambos procedimientos. Palabras clave: BELU, calidad, posedición, traducción asistida, traducción automàtica

The objective of this research is to evaluate the productivity of post-editing of computer-assisted and machine translation of statistical texts from English to Spanish. A descriptive analysis of the productivity levels of machine translation post-editing and computer-assisted translation with integrated machine translation post-editing was performed on 191 segments obtained from four case studies of a statistic book. Furthermore, the productivity levels of the post-editing process were compared according to the quality level measured with an automatic metric (BLEU) and an human evaluation metric (OQS), calculated by applying the MQM method. Trados Studio was the system used for machine translation and computer-assisted translation. The MQM method was also used to analyze the type of errors and their severity levels. The Mann-Withney U test showed that there are significant differences in the productivity of machine translation post-editing when comparing to the productivity of machine translation post-editing with integrated machine translation. In addition, the existence of errors in the translation of terminology influences the productivity levels in the post-editing performed with the two procedures. Significant correlations were also found between segment size and machine translation quality with productivity in the case of both procedures of post-editing. Keywords: BLEU, computer-assisted translation, machine translation, poste-editing, quality