Publicación: Análisis comparativo de los sistemas de traducción automática Google Translate y DeepL en la traducción literaria español-inglés: El caso de las colocaciones en El Quijote.
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Fecha
2021-10-18
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Universidad Nacional de Educación a Distancia. Facultad de Filología
Resumen
Este trabajo de fin de máster se centra en el estudio de la efectividad de los sistemas de traducción automática neural (en lo que sigue TAN) aplicados a la traducción literaria y a la traducción de las colocaciones. Desde un punto de vista teórico, se presenta una visión general del proceso traductor, de las características de las obras literarias y las particularidades de su traducción, los sistemas de traducción automática (de ahora en adelante TA) y su aplicación en textos literarios y, por último, se describen las colocaciones. A continuación, se analiza la TAN de un capítulo de una obra literaria, de sus colocaciones y la utilidad de un software de gestión de corpus en la traducción de colocaciones. Se parte de la tesis de que los sistemas de TAN no pueden reemplazar completamente la traducción de un humano y conseguir una traducción de calidad porque no son capaces de interpretar los textos literarios en toda su complejidad. Ejemplificamos esta hipótesis con el análisis comparativo de la traducción del primer capítulo de la obra universal El ingenioso hidalgo don Quijote de la Mancha, realizada mediante dos motores de TAN, DeepL y Google Translate, y se realizan evaluaciones cuantitativas y cualitativas de los resultados con métricas de evaluación automática y tomando como referencia una traducción hecha por un humano. Los resultados confirman las hipótesis planteadas: la posedición de la TAN de textos literarios es imprescindible y la TAN de colocaciones ofrece resultados altamente fiables.
This master's thesis focuses on the study of the effectiveness of neural machine translation systems (hereafter NMT) applied to literary translation and the translation of collocations. From a theoretical point of view, an overview of the translation process is presented as well as the characteristics of literary works and their translation. Machine translation systems (hereafter MT) and their use in literary translation are also reviewed followed by the analysis of collocations. Next, an analysis of the translation of a chapter of a literary work and its collocations by NMT is carried out. In addition, the usefulness of corpus management software in the translation of collocations is also analysed. The thesis is based on the assumption that NMT systems cannot completely replace human translation and achieve a quality translation because they are unable to comprehend the complexity of literary texts. We exemplify this hypothesis with the comparative analysis of the translation of the first chapter of the universal work El ingenioso hidalgo don Quijote de la Mancha, carried out using two NMT engines, DeepL and Google Translate, and providing quantitative and qualitative evaluations of the results using automatic evaluation metrics and a human translation as a reference model. The results confirm the hypotheses put forward: NMT post-editing of literary texts is essential and collocational MT offers highly reliable results.
This master's thesis focuses on the study of the effectiveness of neural machine translation systems (hereafter NMT) applied to literary translation and the translation of collocations. From a theoretical point of view, an overview of the translation process is presented as well as the characteristics of literary works and their translation. Machine translation systems (hereafter MT) and their use in literary translation are also reviewed followed by the analysis of collocations. Next, an analysis of the translation of a chapter of a literary work and its collocations by NMT is carried out. In addition, the usefulness of corpus management software in the translation of collocations is also analysed. The thesis is based on the assumption that NMT systems cannot completely replace human translation and achieve a quality translation because they are unable to comprehend the complexity of literary texts. We exemplify this hypothesis with the comparative analysis of the translation of the first chapter of the universal work El ingenioso hidalgo don Quijote de la Mancha, carried out using two NMT engines, DeepL and Google Translate, and providing quantitative and qualitative evaluations of the results using automatic evaluation metrics and a human translation as a reference model. The results confirm the hypotheses put forward: NMT post-editing of literary texts is essential and collocational MT offers highly reliable results.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
traducción, traducción literaria, traducción automática, traducción automática neuronal, colocaciones, software de gestión de corpus, translation, literary translation, machine translation, neural machine translation, collocations, corpus management software
Citación
Centro
Facultades y escuelas::Facultad de Filología
Departamento
Filologías Extranjeras y sus Lingüísticas