Resumen
El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y de los macromodelos de lenguaje (LLMs) ha permitido un avance significativo de la traducción automática neuronal (TAN), lo que ha generado un mayor interés por la difusión científica de esta actividad con iniciativas como el proyecto MultiTrainNMT (Kenny, 2022) y, a su vez, un mayor interés en la posedición (PE). En efecto, el estudio de la PE, especialmente en entornos académicos, donde se requiere, en numerosas ocasiones, traducir de una primera lengua (L1) hacia una segunda lengua o lengua extranjera (L2), ha sido objeto de estudio durante aproximadamente una década. El proyecto GAMETRAPP tiene como fin acercar a investigadores sin formación en traducción la PE de los resúmenes científicos traducidos del español peninsular al inglés estadounidense mediante un videojuego serio que simula una escape room virtual. El objetivo de esta comunicación es presentar la metodología empleada para diseñar los ejercicios que conforman dicho videojuego, partiendo de una muestra de 126 resúmenes científicos traducidos del español al inglés y procesados mediante traducción automática, traducción profesional y post-edición profesional. El diseño de los ejercicios se estructura en tres bloques: (1) detección de errores de traducción automática; (2) práctica de estrategias de PE; y (3) detección de errores de PE. El resultado será el diseño de 75 ejercicios que siguen dicha estructura de bloques. Esta metodología busca promover una comprensión crítica del proceso de PE en un entorno interactivo y motivador.
Presentadores
Cristina Toledo-BáezAssociate Professor, Translation and Interpreting, University of Málaga (Spain), Spain Luis Carlos Marín-Navarro
Researcher, Translation and Interpreting, University of Málaga, Málaga, Spain
Details
Presentation Type
Ponencia temática de un trabajo
Theme
KEYWORDS
Traducción Automática, Post-edición, Videojuego Serio, Resumen Científico, GAMETRAPP
