Análisis cuantitativo de traducciones del inglés al español poseditadas por traductores institucionales

• Vega Exposito, Miguel ^[1]
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: Entreculturas: revista de traducción y comunicación intercultural, ISSN-e 1989-5097, Nº. 14, 2024, págs. 80-99
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Quantitative analysis of English - Spanish translations post-edited by institutional translators
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• Resumen
  • español

    La práctica de la posedición humana de traducciones automáticas no deja de crecer en la traducción profesional y cobra cada día más protagonismo en el ámbito académico. Sin embargo, no existen suficientes estudios centrados en la práctica profesional en combinaciones lingüísticas concretas que permitan desarrollar materiales pedagógicos para futuros profesionales. En este artículo damos cuenta de las observaciones que hemos hecho tras diversos análisis cuantitativos de textos traducidos a la lengua española por el sistema de traducción automática neuronal eTranslation y poseditados por traductores profesionales de la Dirección General de Traducción de la Comisión Europea a partir de textos de diversa tipología en lengua inglesa. Presentamos observaciones hechas relativas al aprovechamiento de las propuestas automáticas, la extensión de los textos y la riqueza léxica.

  • English

    Human post-editing of machine translation keeps growing in the professional translation sector and is getting increasingly prominent in the academic world. However, there is limited research focused on professional practice in specific language combinations that may be used to create training materials for prospective professionals. In this article, we present our findings from quantitative analyses of texts that were translated from a variety of English-language sources into Spanish by the neural machine translation system eTranslation and post-edited by experienced translators from the Directorate-General for Translation of the European Commission. We discuss our findings regarding the use of automated suggestions, text length, and lexical richness.