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Publicação
Building Blocks: A Translation Research Skills Initiative
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
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| 2.63 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Post-editing has always been a necessary component of Machine Translation. Nevertheless, when it comes to ensuring the quality of highly specialized and localized texts, this single step is not enough, and that is where revision comes into play. Despite this, many individuals hired to perform these tasks often lack experience or education in translation, which may result in some underdeveloped skills. This report aims to examine why trial test content reviews failed to meet the quality expectations established by Unbabel and develop solutions for these problems in the context of the integration of Lingo24, a highly specialized translation-oriented language service provider. To achieve this goal, we took multiple approaches throughout this internship. Firstly, we examined the MQM scores of previous test trial batches of Lingo24 content and how these compared to the minimum acceptable scores defined by the company for these texts. Then, after confirming the substandard quality of these trials, we analyzed 9952 Translation History Lookup searches to identify possible common issues across reviews. Next, with the information obtained from this analysis, we created a survey that targeted Senior Editors (i.e., reviewers) to gain first-hand empirical data on their most significant difficulties, work patterns, and preferences. Finally, after studying the survey results, we created materials to help them improve their instrumental competence in the tool they use the most: Google Search.
A pós-edição sempre foi uma componente necessária da tradução automática. No entanto, no que toca a garantir a qualidade de textos altamente especializados e localizados, só este passo não chega e é aí que a revisão entra em jogo. Apesar disto, vários indivíduos contratados para realizar estas tarefas têm falta de experiência ou formação em tradução, o que pode resultar no subdesenvolvimento de algumas competências. O presente relatório visa analisar as razões pelas quais a revisão de conteúdo para avaliação interna não foi de encontro às expectativas de qualidade estabelecidas pela Unbabel e desenvolver soluções para estes problemas no contexto da integração da Lingo24, uma fornecedora de serviços linguísticos e tradução altamente especializada. Para atingir este objetivo, utilizamos diversas abordagens ao longo deste estágio. Em primeiro lugar, examinámos valores de MQM de conteúdo da Lingo24 para avaliação interna e como estes se equiparam aos valores mínimos aceitáveis definidos pela empresa. Mais tarde, após confirmámos a qualidade inferior deste conteúdo, partimos para a análise de 9952 pesquisas do Translation History Lookup de forma a identificar os problemas comuns a todas as revisões. Em seguida, com a informação obtida através desta investigação, criámos um questionário com foco nos Senior Editors (ou seja, revisores) de forma a obter dados empíricos sobre as suas maiores dificuldades, ritmo de trabalho e preferências. Finalmente, após o estudo dos resultados do questionário, desenvolvemos materiais para ajudar a melhorar a sua competência instrumental na ferramenta que mais utilizam: o Google Search.
A pós-edição sempre foi uma componente necessária da tradução automática. No entanto, no que toca a garantir a qualidade de textos altamente especializados e localizados, só este passo não chega e é aí que a revisão entra em jogo. Apesar disto, vários indivíduos contratados para realizar estas tarefas têm falta de experiência ou formação em tradução, o que pode resultar no subdesenvolvimento de algumas competências. O presente relatório visa analisar as razões pelas quais a revisão de conteúdo para avaliação interna não foi de encontro às expectativas de qualidade estabelecidas pela Unbabel e desenvolver soluções para estes problemas no contexto da integração da Lingo24, uma fornecedora de serviços linguísticos e tradução altamente especializada. Para atingir este objetivo, utilizamos diversas abordagens ao longo deste estágio. Em primeiro lugar, examinámos valores de MQM de conteúdo da Lingo24 para avaliação interna e como estes se equiparam aos valores mínimos aceitáveis definidos pela empresa. Mais tarde, após confirmámos a qualidade inferior deste conteúdo, partimos para a análise de 9952 pesquisas do Translation History Lookup de forma a identificar os problemas comuns a todas as revisões. Em seguida, com a informação obtida através desta investigação, criámos um questionário com foco nos Senior Editors (ou seja, revisores) de forma a obter dados empíricos sobre as suas maiores dificuldades, ritmo de trabalho e preferências. Finalmente, após o estudo dos resultados do questionário, desenvolvemos materiais para ajudar a melhorar a sua competência instrumental na ferramenta que mais utilizam: o Google Search.
Descrição
Palavras-chave
Tradução automática Pós-edição Revisão de tradução automática Competência instrumental Treino da competência instrumental Capacidades de pesquisa tradutória Machine translation Post-editing Machine translation revision Instrumental competence Instrumental competence training Translation research skills