Relationship between segment length and translation quality in neural machine translation : Freelance translators and small language service providers as end users

Diplôme Master Relationship between segment length and translation quality in neural machine translation : Freelance translators and small language service providers as end users eng 2020 author Caragol Rivera Fabiola 835913 director Bouillon Pierrette 0000-0002-8854-6360 26962 Ce mémoire évalue s'il existe une corrélation entre la longueur des segments et la qualité des traductions automatiques neuronales. Un corpus anglais-espagnol a été créé pour effectuer des évaluations humaines et automatiques. Pour l'évaluation humaine, les mesures de fluidité, fidélité et réutilisabilité ont été utilisées et pour l'évaluation automatique celle de BLEU. Les tendances les plus marquées sont que les segments d'une longueur de 1 à 10 mots obtiennent de meilleurs scores que les segments plus longs (jusqu'à 40 mots) et que DeepL est plus performant que Microsoft Translator. En outre, dans cette étude, les segments courts (20 mots ou moins) ont obtenu des scores plus élevés que les segments longs (21-40 mots) tout au long des évaluations humaines. Traduction automatique neuronale Traduction automatique neuronale DeepL Microsoft Translator Longueur des phrases Longueur des segments Évaluation humaine BLEU Dewey 410.2 Maîtrise universitaire en traitement informatique multilingue 112 Département de traitement informatique multilingue 92 false ed1cf785-7fa4-43d0-b021-e41148525fc8 Master thesis Public Mémoire_FabiolaCaragol.pdf 1257825 application/pdf openAccess Faculté de traduction et d'interprétation / Département de traitement informatique multilingue

Title	Published in	Access level	OA Policy	Year	Views	Downloads

Relationship between segment length and translation quality in neural machine translation : Freelance translators and small language service providers as end users				2020	470	817

Archive ouverte UNIGE

Caragol Rivera, Fabiola