The Application of Argumentation Theory to Translation Quality Assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Translation quality assessment (TQA) models may be divided into two main types: (1) models with a quantitative dimension, such as SEPT (1979) and Sical (1986), and (2) non-quantitative, textological models, such as Nord (1991) and House (1997). Because it tends to focus on microtextual (sampling, subsentence) analysis and error counts, Type 1 suffers from some major shortcomings. First, because of time constraints, it cannot assess, except on the basis of statistical probabilities, the acceptability of the content of the translation as a whole. Second, the microtextual analysis inevitably hinders any serious assessment of the content macrostructure of the translation. Third, the establishment of an acceptability threshold based on a specific number of errors is vulnerable to criticism both theoretically and in the marketplace. Type 2 cannot offer a cogent acceptability threshold either, precisely because it does not propose error weighting and quantification for individual texts. What is needed is an approach that combines the quantitative and textological dimensions, along the lines proposed by Bensoussan and Rosenhouse (1990) and Larose (1987, 1998). This article outlines a project aimed at making further progress in this direction through the application of argumentation theory to instrumental translations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle