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Conference Papers Year : 2021

Machine translation and deep learning: death and renaissance of specialized translation?

Traduction automatique et deep learning : mort et renaissance de la traduction spécialisée ?

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Abstract

The development since the sixties of automatic translation has understandably provoked concern among professional translators, as well as LSP teachers, considering that this technique might threaten the very practice and teaching of translation. Spectacular recent improvements have only made this concern stronger. The presentation will first examine these advances to show that they are based on a combination of the integration of general language syntactic rules and an approach familiar to LSP specialists, i.e. corpus analysis. This also involves taking into account the issue of « deep learning ». We will observe the way MT specialists now try to go beyond a general language centered activity to deal with highly specialized fields, sometimes using crowdsourcing and cooperation with professionals. Based on the research work of a specialized translation master’s student, we will specifically deal with the development of a central activity for automatic translation, namely translation quality evaluation techniques, their perspectives and their limitations in dealing with lexical, syntactic, semantic and pragmatic criteria. Our conclusion will address the consequences of the accessibility of these new technologies: are we paving the way towards the death foretold of human translation, and even language learning, or shall we see the renaissance of language practice and linguistic transfers?
Le développement depuis les années 60 de la traduction automatique a naturellement déclenché de grandes inquiétudes chez les traducteurs professionnels, mais aussi chez les enseignants de langues de spécialité, puisque cette technique peut remettre en cause la pratique même et l’enseignement de l’activité de traduction. Les progrès fulgurants récents n’ont fait que renforcer ces peurs. Nous proposons dans cette communication de livrer d’abord une analyse de ces progrès et de leurs raisons pour montrer qu’ils sont fondés sur la combinaison de l’intégration de règles syntaxiques de la langue générale, et d’une approche bien connue des linguistes experts en langues de spécialité, à savoir l’analyse de corpus, ce qui nous amènera à aborder la question du « deep learning » ou « apprentissage profond ». Nous appuyant sur des recherches menées pour un mémoire de master de traduction spécialisée, nous nous intéresserons également au développement d’une activité centrale pour la traduction automatique, les techniques d’évaluation de la qualité de ces traductions, leurs possibilités et leurs limites pour la prise en compte des critères lexicaux, syntaxiques, sémantiques et pragmatiques. Notre conclusion portera sur les conséquences de l’accessibilité de ces nouvelles technologies : allons-nous vers une mort annoncée de la traduction humaine voire de l’apprentissage des langues, ou bien au contraire assistons-nous à une renaissance de la pratique des langues et des transferts linguistiques ?
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Dates and versions

hal-03676826 , version 1 (24-05-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03676826 , version 1

Cite

Geneviève Bordet, Maud Bénard. Traduction automatique et deep learning : mort et renaissance de la traduction spécialisée ?. 60e congrès de la SAES : « RenaissanceS ». Atelier 21 – Anglais de spécialité–GERAS : Renaissance en anglais de spécialité, renaissance de l’anglais de spécialité ?, Société des Anglicistes de l'Enseignement Supérieur (SAES), Jun 2021, Tours, France. ⟨hal-03676826⟩
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