La posedición de la traducción automática: El caso de Keep talking and nobody explodes

Abstract

La calidad final de una traducción, tras ser poseditada, depende tanto de la calidad inicial proporcionada por el motor de traducción automática (TA) como de la habilidad del poseditor para corregir errores y mejorar la fluidez del texto. Aunque los poseditores tienden a realizar cambios mínimos en la traducción, es esencial que realicen ajustes para cumplir con los estándares del cliente. Sin embargo, esta práctica genera dudas sobre si el tiempo dedicado a la posedición compensa en términos de calidad final del texto. A pesar de las críticas hacia la TA por su rigidez y falta de fluidez en comparación con las traducciones humanas, estudios han demostrado lo contrario. La TA puede mejorar la homogeneidad léxica y terminológica, e incluso la fraseología. Evaluaciones ciegas han revelado que los textos traducidos con TA y posedición son a menudo valorados más positivamente que las traducciones humanas. Sin embargo, los motores de TA enfrentan limitaciones. A menudo traducen de manera literal, pasando por alto matices lingüísticos y sutilezas. Además, tienen dificultades para adaptar el texto al público destinatario y pueden perder contexto y matices en juegos de palabras o frases hechas. La TA también puede generar errores en palabras polisémicas, términos técnicos especializados y perpetuar errores del texto original. Además, enfrentan desafíos en la lectura y comprensión de ciertos formatos y archivos, así como limitaciones en el tamaño del archivo y la cantidad de palabras que pueden procesar.

The final quality of a post-edited translation depends on both the initial quality provided by the machine translation (MT) engine and the poseditor's ability to correct errors and improve the fluency of the text. Although post-editors tend to make minimal changes to the translation, it is essential that they make adjustments to meet the client's standards. However, this practice raises doubts as to whether the time spent on post-editing pays off in terms of the final quality of the text. Despite criticism that MT is rigid and lacking in fluency compared to human translations, studies have shown the opposite. MT can improve lexical and terminological homogeneity, and even phraseology. Blind evaluations have revealed that texts translated with MT and post-editing are often rated more positively than human translations. However, MT engines face limitations. They often translate literally, overlooking linguistic nuances and subtleties. In addition, they have difficulty adapting the text to the target audience and may lose context and nuance in puns or idioms. MT can also lead to errors in polysemous words, specialised technical terms and perpetuate errors in the original text. In addition, they face challenges in reading and understanding certain formats and files, as well as limitations in file size and the number of words they can process.