Enhancement of post-editing performance: introducing machine translation post-editing in translator training

Abstract

Los objetivos clave de esta tesis fueron explorar el perfil de los traductores involucrados en posedición, establecer el alcance de las competencias y habilidades requeridas, y sugerir una propuesta de formación válida que mejore el rendimiento de los post-editores noveles de acuerdo con los requisitos del Espacio Europeo de Educación Superior. La tesis integró dos estudios secuenciales: una investigación basada en una encuesta que proporcionó información real sobre los perfiles y prácticas de los post-editores, y una investigación empírico-experimental que puso a prueba el modelo de formación sugerido e involucró a un total de 46 estudiantes de traducción en el último año de su licenciatura. Para recoger pruebas concluyentes sobre la aplicabilidad de la propuesta en diferentes contextos lingüísticos, el estudio se centró en 22 participantes que eran estudiantes de la Universidad Aerospacial Nacional de Kharkiv (Ucrania) especializados en traducción inglés-ruso, y 24 participantes que eran estudiantes de la Universidad Autónoma de Barcelona (España) especializados en traducción inglés-español. El modelo de formación sugerido perseguía la adquisición de conocimientos conceptuales y operativos por parte de los participantes y se incorporó en un estudio experimental antes y después de la prueba. El impacto de dicho modelo se examinó mediante la evaluación de la calidad de los segmentos post-editados y las tasas de rendimiento demostradas por los participantes, así como las actitudes de los estudiantes hacia los temas relacionados con el traducción automática y posedición y la autoevaluación de su rendimiento antes y después de dicha formación. La tesis termina con una reflexión sobre los cambios que podrían introducirse en la formación si se utilizaran sistemas neurales de traducción automática para generar el corpus de formación. La tesis contribuye a la definición del alcance de la experiencia profesional de los post-editores, ofrece un modelo de formación escalable y describe hasta qué punto dicho modelo puede mejorar la posedición de los estudiantes universitarios de traducción.

The key objectives of this thesis were to explore the profile of translators involved in post-editing, to outline the scope of required competencies and skills and to suggest a valid training proposal that would enhance post-editing performance of novice post-editors in conformity with the European Higher Education Area requirements. The thesis integrated two sequential studies: a survey-based research that yielded authentic information concerning post-editors’ profiles and practices and an empirical-experimental research that put the suggested training model to the test and involved a total of 46 translation students in the final year of their Bachelor’s program. To collect conclusive evidence about the applicability of the proposal across different linguistic backgrounds, the study focused on 22 participants who were students at Kharkiv National Aerospace University (Ukraine) and specialized in English-Russian translation, and 24 participants who were students at Universitat Autònoma de Barcelona (Spain) and specialized in English-Spanish translation. The suggested training model pursued acquisition of conceptual and operational knowledge by the trainees and was incorporated in a pretest-posttest experimental study. The impact of such model was examined by the evaluation of the quality of post-edited segments and throughput rates demonstrated by the participants as well as the students’ attitudes to MTPE-related issues and self-evaluation of their post-editing performance before and after the training. The thesis ends with reflections upon the changes that might be brought to the proposal if neural machine translation systems were used to generate the training corpus. The dissertation contributes to the definition of the scope of post-editors’ professional expertise, offers a scalable training model and describes to what extent such model may enhance post-editing performance in undergraduate translation students.