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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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Trans-Translation Is an Appealing Target for the Development of New Antimicrobial Compounds
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In: EISSN: 2076-2607 ; Microorganisms ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03575603 ; Microorganisms, 2022, 10 (1), ⟨10.3390/microorganisms10010003⟩ (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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Non-sexist Language in Vacancy Titles: A Proposal for Drafting and Translation in International Organisations
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In: Journal of International Women's Studies (2022)
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Combating the Misrepresentation of Women in Quran Translations: Translational Interventions
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In: Journal of International Women's Studies (2022)
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Towards an empirical evaluation of translated texts and translation quality ; Vers une évaluation empirique des textes traduits et de la qualité en traduction
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03584752 ; 2022 (2022)
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Abstract:
We present various empirical methods and tools that can objectify and optimize the evaluation of translated texts as parallel translation corpora produced by professional translators or by a machine translation service. The proposed methods and tools are based on an empirical analysis of information processing in translated texts and on the utilitarian role of machine translation and its methods, and they can be implemented in a tool-based translation evaluation apparatus in a professional context. The salient part of these methods (which can be deployed automatically or manually) relies on the comparison of two parameters that are measurable in most natural languages, namely the length of the segments in characters and the number of lexical words they contain. Our recent work (Poirier, 2017 and Poirier, 2021) has shown that these parameters show a strong positive correlation in translation (above 0.9 as a rule, and most often exceeding 0.95): the more characters or lexical words the source segment contains, the more characters or lexical words the translation contains. The measurement of the lexical words and the information volume of the translations allows to distinguish heteromorphic translations (more or less information) from isomorphic segments (same information content). The manual and partially automatic analysis of heteromorphic segments opens up new empirical horizons in the professional evaluation of translations as well as in the contrastive study of discourse and textual translation techniques (e.g. in phraseology, textometry and stylistics). MT can be integrated into various stages before and after the evaluation of translated texts. Upstream, it can be used as an element of comparison of mandatory or optional informational gaps (cultural or personal bias in the target language-culture) in professional translation. Downstream, it can provide an element of comparison between the revised translation and the revision in order to justify the appropriateness or conventionality of either of the divergent wordings. ; Nous présentons différentes méthodes et outils empiriques qui sont susceptibles d’objectiver et d’optimiser l'évaluation des textes traduits en tant que corpus de traduction parallèles produits par des traducteurs professionnels ou par un service de traduction automatique. Les méthodes et outils proposés prennent appui sur une analyse empirique du traitement de l’information dans les textes traduits ainsi que sur le rôle utilitaire de la traduction automatique et de ses méthodes, et elles peuvent être mises en oeuvre dans un appareillage outillé d'évaluation des traductions dans un contexte professionnel. La partie saillante de ces méthodes (qui peuvent être déployées automatiquement ou manuellement) repose sur la comparaison de deux paramètres mesurables dans la plupart des langues naturelles, à savoir la longueur des segments en caractères et le nombre de mots lexicaux qu'ils contiennent. Nos travaux récents (Poirier, 2017 et Poirier, 2021) ont montré que ces paramètres affichent une forte corrélation positive en traduction (supérieure à 0,9 en règle générale, et dépassant le plus souvent 0,95) : plus le segment source contient de caractères ou de mots lexicaux, plus la traduction contient de caractères ou de mots lexicaux. La mesure des mots lexicaux et du volume informationnel des traductions permet de distinguer les traductions hétéromorphes (information en surplus ou en moins) des segments isomorphes (même contenu informationnel). L'analyse manuelle et partiellement automatique des segments hétéromorphes ouvre de nouveaux horizons empiriques dans l'évaluation professionnelle des traductions ainsi que dans l'étude contrastive des techniques de traduction discursives et textuelles (en phraséologie, en textométrie et en stylistique, par exemple). La TA peut s'intégrer à différentes étapes en amont et en aval de l’évaluation des textes traduits. En amont, elle peut servir d'élément de comparaison des écarts informationnels obligatoires ou facultatifs (biais culturels ou personnels en langue-culture cible) de la traduction professionnelle. En aval, elle peut offrir un élément de comparaison de la traduction révisée et de la révision de manière à justifier le caractère approprié ou conventionnel de l’une ou l’autre des formulations divergentes.
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Keyword:
[SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; assessment; empirical; empirique; évaluation; qualité; quality; traduction; translation
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03584752v2/file/JDMDH_Author_toolkit_word_EP3.0_soumis%202.0.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03584752
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03584752v2/document
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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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Language Teaching in Higher Education within a Plurilingual Perspective
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In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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The Future of Translation in Higher Education: Introduction to the Special Issue
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In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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Tandem and Translation: A bilingual telecollaboration course in social science translation
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In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (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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Current Practices in Translation and L2 Learning in Higher Education: Lessons Learned
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In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (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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Translation Pedagogy in the Comparative Literature Classroom: Close Reading and the Hermeneutic Model of Translation
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In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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