Defining language dependent post-editing guidelines for specific content

The rapid development of neural machine translation systems and the emergence of the e-book have broadened the scope of text types that can be translated by machines. At the early stage of the machine’s infiltration into the translation field, target texts were mainly technical texts such as patents, instruction manuals, etc. Literary texts have been considered as the last bastion of human translation because the machine translation (MT) has produced word-for-word translation, unsuitable for literary texts with distinct stylistic elements. However, it turns out that the field of literary translation was not immune to the rise of MT. Style is one of the critical elements in literary texts, but it has been dismissed in the existing MT post-editing guidelines. Therefore, this research attempts to provide methodological ideas about how to come up with a machine translation post-editing guideline (MTPE) for style improvement especially for language pairs with divergent syntax and semantics like English and Korean. First, the linguistic and cultural differences in writing styles are sorted out based on previous research. Second, the different ways in which human translators address writing style are investigated. Third, the strategies that human translators employ in their translations are applied to machine translation post-editing to demonstrate how the strategies can be incorporated into English-Korean MTPE to improve style. This preliminary research would lay the groundwork for refining post-editing style guidelines and for accumulating manually post-edited data for style improvement, which would be conducive to building and customizing automatic post-editing systems.

Le développement rapide des systèmes de traduction automatique neuronale et l’émergence du livre électronique ont élargi la portée des types de textes pouvant être traduits par des machines. Lorsque la machine a commencé de s’implanter dans le secteur de la traduction, les textes cibles étaient principalement des textes techniques, tels que des brevets, manuels d’instruction, etc. Les textes littéraires étaient considérés comme le dernier bastion de la traduction humaine, parce que la traduction automatique (TA) produisait une traduction littérale, inadaptée à des textes littéraires, caractérisés par des éléments stylistiques propres. Cependant, il s’avère que le domaine de la traduction littéraire n’a pas été épargné par l’essor de la TA. Bien que le style constitue l’un des éléments déterminants dans les textes littéraires, on l’a exclu des directives actuelles de post-édition de TA. C’est pourquoi cette recherche tente d’avancer des pistes méthodologiques sur la manière d’élaborer une directive en matière de post-édition de traduction automatique (PETA), afin d’améliorer le style, en particulier dans des combinaisons linguistiques dont la syntaxe et la sémantique diffèrent, comme l’anglais et le coréen. Primo, les différences linguistiques et culturelles dans les styles d’écriture ont été triées sur la base de recherches antérieures. Secundo, les différentes manières dont les traducteurs humains abordent le style d’écriture ont été examinées. Tertio, les stratégies qu’utilisent les traducteurs humains dans leurs traductions ont été appliquées à la post-édition de traduction automatique, pour démontrer comment on peut les intégrer dans la PETA de l’anglais en coréen, afin d’améliorer le style. Cette recherche préliminaire pourrait être à la base d’une amélioration des directives stylistiques en post-édition et d’une accumulation de données post-éditées manuellement dans l’objectif d’améliorer le style. Cela pourrait favoriser l’élaboration et la personnalisation des systèmes de post-édition automatique.