Neural machine translation as a translation tool: the case study of Spanish at the Translation Service of the Council of the European Union

Melgar Hernández, Raquel. (2022). Neural machine translation as a translation tool: the case study of Spanish at the Translation Service of the Council of the European Union Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia. Facultad de Filología

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Neural machine translation as a translation tool: the case study of Spanish at the Translation Service of the Council of the European Union
Autor(es) Melgar Hernández, Raquel
Resumen La traducción automática neuronal (NMT por sus siglas en inglés) constituye una herramienta de traducción en el Consejo de la Unión Europea desde 2019. Muchos traductores del Consejo la han aceptado, mientras que otros desconfían de ella. Al igual que otros recursos, sirve de ayuda a aquellos profesionales que elaboran el texto meta de acuerdo con los procedimientos de trabajo común (CWP por sus siglas en inglés) del Consejo de la UE. A pesar de la existencia de estas guías, el producto final varía no solo de una lengua a otra, sino también de un traductor a otro. Este trabajo de fin de máster se centra en el caso de estudio del español con el objetivo de esclarecer cuándo, cómo y por qué el traductor decide usar NMT o no y cuáles son las consecuencias derivadas de estas decisiones. Existen aspectos decisivos, como los plazos de entrega, la calidad y los prejuicios en torno a la traducción automática neural, que influyen en este proceso. Mientras que la causa del último es el pensamiento colectivo, el tiempo y la calidad constituyen factores cruciales para el Consejo. En este sentido, los traductores se dividen entre aquellos que rechazan el uso de NMT y aquellos que la utilizan, pero la infravaloran. Teniendo en cuenta estas circunstancias, es necesario analizar cada idioma de forma individual para identificar cualquier déficit durante los procesos de revisión y post-edición. Esto nos permitirá reflexionar acerca de un contexto lingüístico individual para obtener conclusiones que puedan aplicarse a situaciones similares. Asimismo, servirá para aprovechar al máximo la capacidad de la traducción automática neuronal para producir el texto meta. De acuerdo con este proyecto de investigación, es posible confirmar que, en el caso del español, el agente humano y la traducción automática neural continuarán conviviendo. Mientras que la presencia del traductor no se verá reducida, la máquina continuará interviniendo en el proceso de traducción, que necesitará actualizarse de manera continua según las necesidades del Consejo.
Abstract Neural machine translation (NMT) constitutes a translation resource at the Council of the European Union1 since 2019. While this tool has been embraced by many translators of the Council, others still distrust it. Together with other resources, it helps those who use it to elaborate the target text according to the quality standards specified by the common working procedures (CWP) of the Council of the EU. Despite these guidelines, the output varies not only from language to language, but also from one translator to another. This paper focuses on the case study of Spanish to clarify when, how and why the translator chooses to use NMT or not and what are the implications derived from these decisions. There are decisive aspects, such as timeframes, quality and prejudices against NMT, that influence this process. Whereas the last one is caused by a collective thinking, time and quality need to be deeply considered in the Council. In this line, translators split themselves among those who refuse to use NMT and those who use it while underrating it. Bearing in mind these circumstances, it is necessary to analyse languages individually to identify gaps during the reviewing and post-editing tasks. This will allow us to reflect on a single language context to draw conclusions that could be applied to similar cases and to take full advantage of NMT to produce the text. Based on this research, it is possible to confirm that in the case of Spanish, human agents and NMT will continue coexisting. While the presence of translators will not diminish, NMT will keep intervening in the translation process, which will need to be continuously updated according to the needs of the Council.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en las Tecnologías de la Información y la Comunicación en la Enseñanza y el Tratamiento de Lenguas. UNED
Materia(s) Filología
Palabra clave neural machine translation
Council of the European Union
Spanish language
post-editing
traducción automática neuronal
Consejo de la Unión Europea
español
post-edición
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia. Facultad de Filología
Director/Tutor Talaván Zanón, Noa
Fecha 2022-07-08
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-Filologia-TICETL-Rmelgar
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-Filologia-TICETL-Rmelgar
Idioma eng
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
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Creado: Fri, 22 Jul 2022, 20:41:12 CET