Traduction automatique et usage linguistique : une analyse de traductions anglais-français réunies en corpus

Author:

Loock Rudy12

Affiliation:

1. Université de Lille, Lille, France

2. Laboratoire « Savoirs, Textes, Langage » du CNRS, Lille, France

Abstract

Cet article propose une analyse linguistique d’un corpus de français traduit de façon automatique depuis l’anglais, en comparaison d’un corpus de français original. Deux outils de traduction automatique ont été retenus pour cette étude, l’un générique, grand public et neuronal tandis que l’autre est un outil spécifique, utilisé par une grande organisation internationale et à base de statistiques. Selon la méthodologie de la traductologie de corpus, à travers une analyse quantitative de phénomènes linguistiques (lexicaux et grammaticaux) connus pour poser problème aux traducteurs anglais-français, nous montrons que l’usage linguistique, au-delà des règles et dont le respect permet d’atteindre la fluidité et l’idiomaticité de la langue cible attendues sur le marché, n’est pas pris en compte par les outils de traduction automatique actuels. L’objectif est de mettre au jour la valeur ajoutée de la traduction humaine, tout particulièrement auprès des traducteurs en formation.

Publisher

Consortium Erudit

Subject

Linguistics and Language,Language and Linguistics

Reference27 articles.

1. Baker, Mona (1993) : Corpus linguistics and translation studies : Implications and applications. In : Mona Baker, Gill Francis et Elena Tognini-Bonelli, dir. Text and Technology. Amsterdam/Philadelphie : John Benjamins, 223-250.

2. Bentivogli, Luisa, Bisazza, Arianna, Cettolo, Mauro, et al. (2016) : Neural versus phrase-based machine translation quality : a case study. In : Jian Su, Kevin Duh et Xavier Carreras, dir. Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. (EMNLP 2016 : Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Austin, Texas, 1-5 novembre 2016). Stroudsburg : Association for Computational Linguistics, 257-267. Consulté le 17 décembre 2018, http://www.aclweb.org/anthology/D16-1000.

3. Bojar, Ondřej, Chatterjee, Rajen, Federmann, Chistian, et al. (2015) : Findings of the 2015 workshop on statistical machine translation. In : Ondřej Bojar, Rajan Chatterjee, Christian Federmann, et al., dir. Proceedings of the Tenth Workshop on Statistical Machine Translation. (EMNLP 2015 : Tenth Workshop on Statistical Machine Translation, Lisbonne, 17-18 septembre 2015). Stroudsburg : Association for Computational Linguistics, 1-46. Consulté le 17 décembre 2018, http://www.statmt.org/wmt15/pdf/WMT01.pdf.

4. Cappelle, Bert et Loock, Rudy (2013) : Is there interference of usage constraints ? A frequency study of existential there is and its French equivalent il y a in translated vs. non-translated texts. Target. 25(2):252-275.

5. Castilho, Sheila, Moorkens, Joss, Gaspari, Federico, et al. (2017) : A comparative quality evaluation of PBSMT and NMT using professional translators. In : Sadao Kurohashi et Pascale Fung, dir. Proceedings of MT Summit XVI. (Machine Translation Summit XVI, Nagoya, 18-22 septembre 2017). Vol. 1. Tokyo : Asia-Pacific Association for Machine Translation, 116-131.

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