Estimating machine translation quality is difficult.Es generalmente muy difícil de estimar o evaluar la calidad de las traducciones automáticas. La razón principal de esto es que normalmente el usuario traduce un fragmento de texto o de un lenguaje que no entiende muy bien. (Si entendía, Entonces no necesitaría traducirlo.) Por lo tanto no puede saber realmente si la traducción contiene errores o no.

La manera tradicional para obtener una comprensión de la calidad de la traducción automática ha involucrado comparando la traducción automática con una traducción hecha por un traductor profesional. Esto se ha hecho principalmente con fines de investigación y desarrollo por los desarrolladores de tecnología de traducción automática. Sin embargo, Este tipo de método no es útil en situaciones de la vida real porque generalmente no hay disponible ninguna traducción profesional para el material que necesita ser máquina traducido.

Definitivamente hay una demanda de una tecnología para el cálculo automático de la calidad de traducciones automáticas. La idea detrás de una tecnología tan sería crear un sistema que automáticamente diría al usuario si alguna traducción automática es bueno o malo o algo entre. Este tipo de tecnología nos beneficiaría en varias maneras:

  1. Con las estimaciones de calidad confiable la traducción automática traducciones automáticas pueden ser utilizadas en situaciones más exigentes. Actualmente la traducción automática se utiliza a menudo para traducir información donde errores de traducción causaría mínimo o ningún daño en absoluto. Esto ha limitado seriamente el uso de la traducción automática.
  2. Pueden ser filtradas las malas traducciones de un proceso de edición posterior. La post-edición puede hacerse más eficiente porque la revisora no necesita el tiempo gasto inútil translations.
  3. Decidir si la traducción automática es suficiente para su publicación será más fácil.
  4. El sistema puede utilizarse para seleccionar la mejor entre varias traducciones automáticas. Esto será obviamente mejorar la calidad percibida general la traducción automática así como evitar errores embarazosos.

Últimamente en Multilizer hemos dado pasos significativos en estimar la calidad de la traducción automática automáticamente. La estimación de calidad será también uno de los temas en un seminario científico sobre la traducción automática en Montreal a principios de junio.

 

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