MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2417845429 · doi:10.5007/2175-7968.2016v36nesp1p177

Exploring theoretical functions of corpus data in teaching translation

2016· article· en· W2417845429 sur OpenAlexaff
É. Poirier

Notice bibliographique

RevueCadernos de Tradução · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInterpretation (philosophy)Natural language processingCorpus linguisticsAdaptation (eye)Artificial intelligenceMachine translationTranslation (biology)NounSource textText corpusLinguisticsPsychologyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

http://dx.doi.org/10.5007/2175-7968.2016v36nesp1p177As language referential data banks, corpora are instrumental in the exploration of translation solutions in bilingual parallel texts or conventional usages of source or target language in monolingual general or specialized texts. These roles are firmly rooted in translation processes, from analysis and interpretation of source text to searching for an acceptable equivalent and integrating it into the production of the target text. Provided the creative and not the conservative way be taken, validation or adaptation of target text in accordance with conventional usages in the target language also benefits from corpora. Translation teaching is not exploiting this way of translating that is common practice in the professional translation markets around the world. Instead of showing what corpus tools can do to translation teaching, we start our analysis with a common issue within translation teaching and show how corpus data can help to resolve it in learning activities in translation courses. We suggest a corpus-driven model for the interpretation of ‘business’ as a term and as an item in complex terms based on source text pattern analysis. This methodology will make it possible for teachers to explain and justify interpretation rules that have been defined theoretically from corpus data. It will also help teachers to conceive and non-subjectively assess practical activities designed for learners of translation. Corpus data selected for the examples of rule-based interpretations provided in this paper have been compiled in a corpus-driven study (Poirier, 2015) on the translation of the noun ‘business’ in the field of specialized translation in business, economics, and finance from English to French. The corpus methodology and rule-based interpretation of senses can be generalized and applied in the definition of interpretation rules for other language pairs and other specialized simple and complex terms. These works will encourage the matching of translation study theories and corpus translation studies with professional practices. It will also encourage the matching of translation studies and corpus translation studies with source and target language usages and with textual correlations between source language real usages and target language translation real practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCadernos de TraduçãoMême sujetNatural Language Processing TechniquesTravaux en français237 207