POSTEDICIÓN
Doble Titulación de Grado en Administración y Dirección de Empresas y en Traducción e Interpretación
Curso 2023/2024
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 09-06-23 19:55)- Código
- 104644
- Plan
- ECTS
- 3
- Carácter
- Curso
- 6
- Periodicidad
- Segundo Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- TRADUCCIÓN E INTERPRETACIÓN
- Departamento
- -
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- José Manuel Bustos Gisbert
- Grupo/s
- 1
- Centro
- Fac. Traducción y Documentación
- Departamento
- Traducción e Interpretación
- Área
- Traducción e Interpretación
- Despacho
- 12
- Horario de tutorías
- Presenciales (despacho 12) o por videoconferencia con cita previa.
Los horarios se fijan una vez que comiencen las clases (pendiente de horarios también en ADE y en Derecho).
- URL Web
- http://diarium.usal.es/jbustos/
- jbustos@usal.es
- Teléfono
- 923294580 Ext. 6264
- Profesor/Profesora
- Emilio Rodríguez Vázquez de Aldana
- Grupo/s
- 1
- Centro
- Fac. Traducción y Documentación
- Departamento
- Informática y Automática
- Área
- Lenguajes y Sistemas Informáticos
- Despacho
- 1
- Horario de tutorías
- Presencial (Despacho 1) sin cita previa.
Martes: 9 a 11
Jueves: de 9 a 13
- URL Web
- -
- aldana@usal.es
- Teléfono
- 923294580. Ext: 3030
2. Sentido de la materia en el plan de estudios
Bloque formativo al que pertenece la materia.
Módulo “Formación instrumental”, aunque con fuerte vinculación con “Traducción especializada”.
Papel de la asignatura.
Asignatura optativa de formación específica, con componentes vinculados con los recursos tecnológicos para la traducción, la gestión de proyectos y la traducción y revisión de textos.
Perfil profesional.
Traductor. Revisor. Gestor de proyectos.
3. Recomendaciones previas
Asignaturas que se recomienda haber cursado:
Imprescindibles: "Informática básica", "Recursos tecnológicos para la traducción", "Gestión terminológica y de proyectos" y Lengua española I II, III y IV
Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente:
Recomendadas: asignaturas de traducción especializada. Localización II
4. Objetivo de la asignatura
Descubrir un nicho laboral cada vez más pujante, el de la posedición de contenido traducido automáticamente. Aprender sus principios teóricos y metodológicos, y practicar esta modalidad de traducción. Formarse una opinión equilibrada sobre la traducción automática y sus posibilidades presentes y futuras y sobre el potencial laboral y creativo del proceso de posedición. Reforzar procesos de análisis y preparación de recursos e instrumentos tecnológicos.
5. Contenidos
Teoría.
- Historia de la traducción automática y modelos fundamentales.
- Inteligencia artificial generativa, modelos de lenguaje y traducción automática neuronal: entrelazando conceptos.
- Qué es una red neuronal. Nociones básicas e intuitivas
- La preparación de un texto que traducir para introducir en una red neuronal.
- Arquitecturas principales de los motores de traducción automática neuronal.
- Últimos avances en Traducción automática neuronal.
- Evaluación automática de la calidad de la traducción.
- La posedición y la revisión.
- Preedición, lenguaje controlado y reaprendizaje.
- Niveles de posedición
- Técnicas de posedición
- Herramientas de posedición
6. Competencias a adquirir
Básicas / Generales.
- Capacidad de aplicar los conocimientos a la práctica
- Capacidad de trabajo individual
Específicas.
- Dominio de herramientas informáticas generales
- Dominio de técnicas de traducción
- Rigor en la revisión y control de calidad
Transversales.
- Motivación por la calidad
- Adaptación a nuevas situaciones
- Capacidad de gestión de la información
- Conocimientos de informática relativas al campo de estudio
- Resolución de problemas
7. Metodologías
Presenciales
- Clases magistrales
- Clases prácticas guiadas
- Otras: tutorías individuales o grupales
No presenciales
- Preparación de trabajos
- Realización de tareas
- Participación en foros y otras herramientas de comunicación
- Estudio personal y lectura de documental
8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
9. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
Casacuberta Nolla, F. y Peris Abril, A. (2017): “Traducción automática neuronal”, Revista Tradumàtica, 15, pp. 66-74. http://revistes.uab.cat/tradumatica/article/viewFile/n15-casacuberta-peris/pdf_48
Isaac Caswell and Bowen Liang (2020): Recent Advances in Google Translate. [Mensaje en un blog] Google AI Blog. En línea: https://ai.googleblog.com/2020/06/recent-advances-in-google-translate.html
Forcada, M. L. (2019): Traducción automática neural: cómo funciona y qué se puede esperar de ella. [Diapositivas]. Departamento de Lenguajes y Sistemas, Universidad de Alicante. En línea: https://www.dlsi.ua.es/~mlf/tmp/forcada_torrejuana.pdf
Koehn, P. y Knowles, R. (2017): Six Challenges for Neural Machine Translation, Proceedings of the First Workshop on Neural Machine Translation. (p. 28–39). Vancouver: Association for Computational Linguistics. En línea: https://www.aclweb.org/anthology/W17-3204.pdf
Hu, Ke; Cadwell, Patrick (2016): “A Comparative Study of Post-editing Guidelines”. Baltic J. Modern Computing, (4)2, pp. 346-353. http://doi.org/10.13140/RG.2.1.2253.1446
Kenny, Dorothy (2022): Human and machine translation. En Kenny, D. (Ed.), Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence (pp 23–49, capítulo 2). Berlin: Language Science Press. En línea: https://langsci-press.org/catalog/book/342
Koehn, P. (2017): Neural Machine Translation, arXiv:1709.07809v1
Lommel, A., Uszkoreit, H., & Burchardt, A. (2014). Multidimensional quality metrics (MQM): A framework for declaring and describing translation quality metrics. Tradumàtica, (12), 0455-463. https://ddd.uab.cat/record/130144
Mesa-Lao, Bartolomé (2013): "Introduction to Post-Editing: The CasMaCat GUI". SEECAT Project.
Neubig, Graham (2017): Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial. arXiv:1703.01619
Nunziatini, M., & Marg, L. (2020, November): “Machine translation post-editing levels: Breaking away from the tradition and delivering a tailored service”. In Proceedings of the 22nd Annual Conference of the European Association for Machine Translation (pp. 309-318). https://aclanthology.org/2020.eamt-1.33/
O'Brien, Sharon (2012): "Towards a Dynamic Quality Evaluation Model for Translation". JoSTrans. The Journal of Specialised Translation, 17. En línea: http://www.jostrans.org/issue17/art_obrien.php.
Pérez-Ortiz, J. A.; Forcada, M. L. y Sánchez-Martínez, F.: (2022): How neural machine translation works. En Kenny, D. (Ed.), Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence (pp 141-164, cap. 7). Berlin: LSP. En línea: https://langsci-press.org/catalog/book/342
Peris, A. (2018): Is Attention All You Need? [Diapositivas]. Universitat Politècnica de València. En línea: https://www.prhlt.upv.es/aigaion2/attachments/Transformer.pdf-54651af972703d4b1443fc03a8a9e9a6.pdf
Rico, Celia (2012): "A Flexible Decision Tool for Implementing Post-editing Guidelines". Localisation Focus. The International Journal of Localisation, 11 (1), pp. 54-66. En línea: http://www.localisation.ie/sites/default/files/resources/locfocus/issues/LocalisationFocusVol11Issue1_online_0.pdf
Sánchez-Gijón, P. (2016): “La Posedición : Hacia Una Definición Competencial Del Perfil y Una Descripción Multidimensional Del Fenómeno.” Sendebar 27: 151–62.
Steinberger Ralf, Mohamed Ebrahim, Alexandros Poulis, Manuel Carrasco-Benitez, Patrick Schlüter, Marek Przybyszewski & Signe Gilbro (2014). An overview of the European Union's highly multilingual parallel corpora. Language Resources and Evaluation Journal (LRE). December 2014, Volume 48, Issue 4, pp 679-707. DOI: 10.1007/s10579-014-9277-0.
Svoboda, T. (2018): The state of the (trade and) art in translation: PEMT automation, MT, and the future. In European Union, European Parliament, Translation services in the digital world. A sneak peek into the (near) future, pp. 106-119, Luxembourg..
TAUS (2013): "Pautas para la postedición de traducción automática". Trad.: iDISC. Thinktank/Resources/Best Practices. En línea: https://www.taus.net/think-tank/best-practices/postedit-best-practices/machine-translation-post-editing-guidelines-spanish.
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
Cho, Kyunghyun (2015a): Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (part 1). [Mensaje en un blog] NVIDIA Developer Blog. 27 de Mayo de 2015. En línea: https://devblogs.nvidia.com/introduction-neural-machine-translation-with-gpus/
Cho, Kyunghyun (2015b): Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (part 2). [Mensaje en un blog] NVIDIA Developer Blog. 14 de Junio 2015. En línea: https://developer.nvidia.com/blog/introduction-neural-machine-translation-gpus-part-2/
Cho, Kyunghyun (2015c): Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (part 3). [Mensaje en un blog]. 26 de Junio de 2015. En línea: https://developer.nvidia.com/blog/introduction-neural-machine-translation-gpus-part-3
Jiajun Zhang and Chengqing Zong (2020): Neural Machine Translation: Challenges, Progress and Future. arXiv:2004.05809
Forcada, M. L. (2017): “Making sense of neural machine translation”. Translation Spaces 6:2 pp. 291–309. http://www.dlsi.ua.es/~mlf/docum/forcada17j2.pdf
Sato, K. (2016): Understanding neural networks with TensorFlow Playground. [Mensaje en un blog]. Google Cloud Blog. En línea: https://cloud.google.com/blog/products/gcp/understanding-neural-networks-with-tensorflow-playground
Shuoheng Yang, Yuxin Wang, Xiaowen Chu (2020): A Survey of Deep Learning Techniques for Neural Machine Translation. arXiv:2002.07526
10. Evaluación
Consideraciones generales.
Se valorará la consecución de las competencias anteriormente indicadas, manteniendo un equilibrio entre aspectos conceptuales, instrumentales y de autorreflexión.
Criterios de evaluación.
- Realización de tareas de trabajo autónomo.
- Realización de ejercicios prácticos durante el desarrollo de la clase.
- Debate oral y/o escrito sobre lecturas introductorias y temas concretos.
- Demostración del dominio de técnicas y conceptos teórico-prácticos
Instrumentos de evaluación.
Primera convocatoria:
- Tareas trabajo individual y prácticas de clase (50%)
- Seminarios, control de lecturas y/o trabajos y/o exposiciones, pruebas escritas y cuestionarios (50%)
Segunda convocatoria:
Los estudiantes que no asistieron continuadamente a clase (por tanto, no entregaron al menos el 75% de las prácticas de clase) serán evaluados con estos criterios en la segunda convocatoria:
- Prueba escrita y/o práctica y entrega de trabajos
Recomendaciones para la evaluación.
Asistencia activa a clases: realización de prácticas
Seguimiento continuado de las lecturas, tareas y experimentación autónomas.
La presentación copiada total o parcialmente de alguno de los trabajos destinados a la evaluación supondrá el suspenso automático en la asignatura y la imposibilidad de recuperarla.
Recomendaciones para la recuperación.
Las mismas que para la evaluación.