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El presente artículo consiste en una comparación entre traducción automática (TA) en bruto y posedición automática (PA). Se recupera la TA de tres sistemas (DeepL, Google Translate y GPT-4o) y se usan tres prompts que presentan instrucciones con distintos niveles de precisión para obtener las versiones poseditadas automáticamente. En cuanto a las métricas lingüísticas, el grado de diversidad léxica y sintáctica aumenta sistemáticamente en la PA en comparación con la TA en bruto: el prompt que presenta el menor grado de restricción desemboca generalmente en mejoras más marcadas que el con mayor grado de restricción. Sin embargo, las métricas de evaluación de la calidad producen resultados contrarios: los prompts con menor grado de restricción obtienen puntuaciones COMETKiwi inferiores. La comparación cualitativa de unos fragmentos textuales traducidos automáticamente con fragmentos poseditados automáticamente demuestra que la PA puede corregir los errores producidos por la TA, reducir las disfluencias y los calcos, y proponer traducciones más naturales, aunque también pueda introducir errores nuevos.
Aquest article consisteix a comparar una traducció automàtica (TA) en brut i una postedició automàtica (PA). Es recupera la TA de tres sistemes (DeepL, Google Translate i GPT-4o) i s’utilitzen tres prompts que presenten instruccions amb diversos nivells de precisió per obtenir les versions posteditades automàticament. Quant a les mètriques lingüístiques, el grau de diversitat lèxica i sintàctica augmenta sistemàticament a la PA en comparació amb la TA en brut: el prompt que presenta el menor grau de restricció desemboca generalment en millores más marcades que el de major grau de restricció. Tanmateix, les mètriques d’avaluació de la qualitat produeixen resultats contraris: els prompts amb menor grau de restricció obtenen puntuacions COMETKiwi inferiors. La comparació qualitativa d’uns fragments de text traduïts automàticament amb fragments posteditats automàticament demostra que la PA pot corregir els errors produïts per la TA, reduir la falta de fluidesa i els calcs, i proposar traduccions més naturals, tot i que també pugui arribar a introduir errors nous.
This article consists in a comparison of the raw machine translation (MT), from English to French, and automatic post-editing (APE) of editorials, using three systems for MT (DeepL, Google Translate and GPT-4o) and three prompts with different levels of instruction specificity for APE. According to linguistic metrics, lexical and syntactic diversity increase across the board in APE as compared to MT, with the least constrained prompt generally leading to higher gains than the most constrained one. Meanwhile, quality estimation scores follow an opposite trend: less constrained prompts achieve lower COMETKiwi scores. A qualitative comparison of some machine-translated and automatically post-edited excerpts shows that APE can correct MT errors, reduce fluency errors or calques, and lead to more natural translations overall, but may also introduce new errors.
