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Source or target first? Comparison of two post-editing strategies with translation students
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03546151 ; 2022 (2022)
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Automatic Normalisation of Early Modern French
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In: https://hal.inria.fr/hal-03540226 ; 2022 (2022)
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Offline Corpus Augmentation for English-Amharic Machine Translation
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In: 2022 The 5th International Conference on Information and Computer Technologies ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03547539 ; 2022 The 5th International Conference on Information and Computer Technologies, Mar 2022, New York, United States (2022)
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DeepL et Google Translate face à l'ambiguïté phraséologique
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995 ; 2022 (2022)
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From Disrupted Classrooms to Human-Machine Collaboration? The Pocket Calculator, Google Translate, and the Future of Language Education
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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Thirty Years of Machine Translation in Language Teaching and Learning: A Review of the Literature
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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A “Hands-On” Approach to Raise Awareness of Technologies: A Pilot Class and its Lessons
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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Do You Speak Translate?: Reflections on the Nature and Role of Translation
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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Exploring Foreign Language Students’ Perceptions of the Guided Use of Machine Translation (GUMT) Model for Korean Writing
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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Machine Translation: Friend or Foe in the Language Classroom?
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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Proficiency and the Use of Machine Translation: A Case Study of Four Japanese Learners
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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What’s Wrong with “What is your name?” > “Quel est votre nom?”:Teaching Responsible Use of MT through Discursive Competence and Metalanguage Awareness
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In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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Neural MT and Human Post-editing : a Method to Improve Editorial Quality
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In: ISSN: 1134-8941 ; Interlingüística ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03603590 ; Interlingüística, Alacant [Spain] : Universitat Autònoma de Barcelona, 2022, pp.15-36 (2022)
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The use of online translators by students not enrolled in a professional translation program: beyond copying and pasting for a professional use
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In: EAMT2022 (European Association for Machine Translation) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03656029 ; EAMT2022 (European Association for Machine Translation), Jun 2022, Ghent, Belgium ; https://eamt2022.com/ (2022)
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Le modèle Transformer: un « couteau suisse » pour le traitement automatique des langues
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In: Techniques de l'Ingenieur ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03619077 ; Techniques de l'Ingenieur, Techniques de l'ingénieur, 2022, ⟨10.51257/a-v1-in195⟩ ; https://www.techniques-ingenieur.fr/base-documentaire/innovation-th10/innovations-en-electronique-et-tic-42257210/transformer-des-reseaux-de-neurones-pour-le-traitement-automatique-des-langues-in195/ (2022)
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The use of MT by undergraduate translation students for different learning tasks
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03547415 ; 2022 (2022)
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Machine Translation and Gender biases in video game localisation: a corpus-based analysis
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03540605 ; 2022 (2022)
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АКТУАЛЬНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ЦИФРОВИЗАЦИИ ИНОЯЗЫЧНОГО ОБУЧЕНИЯ В НЕЯЗЫКОВОМ ВУЗЕ ... : CURRENT TRENDS IN DIGITALIZATION OF FOREIGN LANGUAGE EDUCATION IN A NON-LINGUISTIC UNIVERSITY ...
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Maschinelle Übersetzung (MT) für den Notfall : Ratgeber zum Einsatz von MT Tools für die Kommunikation mit Flüchtlingen aus der Ukraine ...
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Neural machine translation and language teaching : possible implications for the CEFR ...
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Abstract:
L'arrivée de la traduction automatique neuronale (TAN), dont la qualité surpasse largement celle des systèmes précédents, a bouleversé le champ de la traduction professionnelle, notamment commerciale. Par ailleurs, l'accès gratuit et instantané à des systèmes de TAN performants (DeepL, Google Traduction) introduit une nouvelle inconnue pour l'enseignement-apprentissage des langues, allant pour certain·e·s jusqu'à remettre en question le besoin d'apprendre une langue étrangère. Les enseignant·e·s doivent s'adapter à ce changement et à ses conséquences. Or, les objectifs d'enseignement, surtout en Europe, reposent désormais majoritairement sur les standards établis par le Cadre européen commun de référence pour les langues (CECRL) publié il y a vingt ans par le Conseil de l'Europe et sur ses mises à jour publiées plus récemment, notamment le Volume complémentaire du CECRL (2018, 2020). Le présent article se penche sur l'impact de la TAN sur l'applicabilité des descripteurs du CECRL pour ...
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Keyword:
410.285 Computerlinguistik; 418.0071 Sprachdidaktik; Apprentissage des langues; CECRL; CEFR; Enseignement des langues; Evaluation; Language assessment; Language learning; Language teaching; Neural machine translation; Niveau de langue; Proficiency level; Traduction automatique neuronale
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URL: https://dx.doi.org/10.21256/zhaw-24716
https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/24716
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